pytorch 利用opencv通过摄像头进行已有模型的分类结果现实
时间: 2024-01-02 07:04:15 浏览: 25
可以利用PyTorch和OpenCV进行已有模型的分类结果显示。首先,需要加载已有的PyTorch模型和相应的标签文件。然后,通过OpenCV调用摄像头获取图像,并将图像处理为模型所需的尺寸。最后,将处理后的图像输入到PyTorch模型中进行分类,并显示分类结果。
以下是一个简单的示例代码:
```
import torch
import cv2
import numpy as np
# load model
model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
# load labels
with open('labels.txt', 'r') as f:
labels = [line.strip() for line in f.readlines()]
# initialize camera
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# read frame from camera
ret, frame = cap.read()
# preprocess image
img = cv2.resize(frame, (224, 224))
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
img = np.expand_dims(img, axis=0)
img = img / 255.0
img = torch.tensor(img, dtype=torch.float32)
# classify image
with torch.no_grad():
output = model(img)
pred = torch.argmax(output, dim=1)
# display classification result
cv2.putText(frame, labels[pred.item()], (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
# exit on 'q' key press
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# release resources
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,模型文件为'model.pth',标签文件为'labels.txt'。摄像头通过OpenCV的'cv2.VideoCapture(0)'进行初始化,在每次循环中读取一帧图像。图像被处理为模型所需的大小(224x224),并将其输入到模型中进行分类。最后,分类结果被绘制在原始图像上,并在窗口中显示。按下'q'键退出程序。