训练好的fasterrcnn画框
时间: 2023-12-06 21:34:12 浏览: 25
训练好的Faster R-CNN可以用来对图像中的目标进行检测,并在目标周围画出框。具体步骤如下:
1. 加载训练好的模型和测试图像。
2. 对测试图像进行预处理,包括缩放、归一化等操作。
3. 将预处理后的图像输入到模型中,得到预测结果。
4. 对预测结果进行后处理,包括筛选、非极大值抑制等操作。
5. 在目标周围画出框,并标注目标类别和置信度。
下面是一个示例代码,用于对一张测试图像进行目标检测并画框:
```
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image, ImageDraw
# 加载模型
model = torch.load('model.pth')
# 加载测试图像
image = Image.open('test.jpg')
# 预处理图像
transform = T.Compose([
T.Resize(800),
T.ToTensor(),
T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(image)
# 输入模型进行预测
model.eval()
with torch.no_grad():
predictions = model([image])
# 后处理预测结果
boxes = predictions[0]['boxes'].cpu().numpy()
scores = predictions[0]['scores'].cpu().numpy()
labels = predictions[0]['labels'].cpu().numpy()
# 在图像上画框
draw = ImageDraw.Draw(image)
for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
if score > 0.5:
draw.rectangle(box.tolist(), outline='red')
draw.text((box[0], box[1]), f'{label}: {score:.2f}', fill='red')
# 显示图像
image.show()
```