基于yolov4将检测出的目标批量裁剪出来并保存到本地
时间: 2023-08-08 11:04:55 浏览: 58
在 YOLOv4 中检测到的目标可以通过以下步骤进行批量裁剪并保存到本地:
1. 从你的数据集中加载一张待检测图片,并将其输入 YOLOv4 模型中进行目标检测,得到检测结果。可以使用 OpenCV 库来加载图片,并使用 PyTorch 的 `torchvision` 库中的 `transforms` 函数来对图片进行预处理,以便输入模型。
```python
import cv2
import torch
import torchvision.transforms as T
# 加载图片
img = cv2.imread("path/to/image.jpg")
# 对图片进行预处理
transform = T.Compose([
T.ToTensor(),
T.Resize((608, 608)),
T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
img = transform(img)
img = img.unsqueeze(0)
# 将图片输入模型进行目标检测
with torch.no_grad():
outputs = model(img.cuda())
```
2. 遍历检测结果,找到所有置信度大于设定阈值的目标,并对这些目标进行裁剪。可以使用 OpenCV 库中的 `cv2.rectangle()` 和 `cv2.imwrite()` 函数来对图片进行裁剪和保存。
```python
# 设定置信度阈值和类别名称
confidence_threshold = 0.5
class_names = ["person", "car", "truck", ...]
# 遍历检测结果
for output in outputs:
# 处理输出结果
...
# 找到所有置信度大于阈值的目标
for detection in detections:
if detection[4] > confidence_threshold:
# 获取目标的左上角和右下角坐标
x1, y1, x2, y2 = detection[:4]
# 裁剪目标
target = img[int(y1):int(y2), int(x1):int(x2)]
# 保存目标到本地
class_name = class_names[detection[6]]
cv2.imwrite(f"{class_name}.jpg", target)
```
需要注意的是,以上代码只是一个简单的示例,实际使用时需要根据你的数据集和需求进行相应的调整。