R-cnn源代码python

时间: 2023-07-01 16:18:22 浏览: 106
RCNN的Python源代码主要是基于Caffe框架实现的,以下是RCNN的Python源代码示例: 1. 数据预处理部分: ```python import numpy as np import os import cv2 # 读取图像并进行预处理 def load_image(filename): img = cv2.imread(filename) img = img.astype(np.float32, copy=False) # 图像缩放 img = cv2.resize(img, (224, 224)) # 图像减均值 img -= [104, 117, 123] # 图像通道转换 img = img.transpose((2, 0, 1)) return img ``` 2. 候选区域提取部分: ```python import selectivesearch # 使用选择性搜索算法提取候选区域 def selective_search(image, mode='fast'): # 选择性搜索参数配置 ss = selectivesearch.selective_search(image, mode=mode) # 提取候选区域 candidates = [] for e, (x, y, w, h) in enumerate(ss): if w < 10 or h < 10: continue candidates.append((x, y, w, h)) return candidates ``` 3. 特征提取部分: ```python import caffe # 加载模型和权重 def load_net(model_file, pretrained_file): net = caffe.Net(model_file, pretrained_file, caffe.TEST) return net # 提取候选区域的特征 def extract_features(net, image, candidates): features = [] for x, y, w, h in candidates: # 裁剪候选区域并进行预处理 roi = image[:, y:y+h, x:x+w] roi = cv2.resize(roi, (227, 227)) roi = roi - np.array([104, 117, 123]) # 将候选区域送入网络中进行前向传播 net.blobs['data'].reshape(1, 3, 227, 227) net.blobs['data'].data[...] = roi net.forward() # 提取网络的特征表示 feat = net.blobs['fc7'].data[0].copy() features.append(feat) return features ``` 4. 目标分类和定位部分: ```python # 加载SVM模型 def load_svm_model(model_file): svm_model = cv2.ml.SVM_load(model_file) return svm_model # 对候选区域进行分类和定位 def classify_and_locate(svm_model, features, candidates): labels = [] bboxes = [] for i, feat in enumerate(features): # 对特征进行分类 label = svm_model.predict(feat.reshape(1, -1))[1][0][0] if label == 1: # 如果分类为正样本,则进行定位 bbox = candidates[i] bboxes.append(bbox) labels.append(label) return labels, bboxes ``` 5. 非极大值抑制部分: ```python # 非极大值抑制 def non_max_suppression(bboxes, overlap_threshold=0.3): # 计算候选区域的面积 areas = [(x[2] - x[0] + 1) * (x[3] - x[1] + 1) for x in bboxes] # 根据y坐标排序 idxs = np.argsort([x[1] for x in bboxes]) picked_idxs = [] # 对每个候选区域进行遍历 while len(idxs) > 0: # 取出第一个候选区域 i = idxs[0] picked_idxs.append(i) # 计算与其重叠度最大的候选区域 overlaps = [] for j in idxs[1:]: intersection = max(0, min(bboxes[i][2], bboxes[j][2]) - max(bboxes[i][0], bboxes[j][0])) \ * max(0, min(bboxes[i][3], bboxes[j][3]) - max(bboxes[i][1], bboxes[j][1])) union = areas[i] + areas[j] - intersection overlap = intersection / union overlaps.append(overlap) # 删除与其重叠度大于阈值的候选区域 idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([0], np.where(np.array(overlaps) > overlap_threshold)[0] + 1))) # 返回最终的候选区域 bboxes = [bboxes[i] for i in picked_idxs] return bboxes ``` 以上就是RCNN的Python源代码示例,其中主要使用了OpenCV和Caffe两个库。这里的代码仅供参考,具体实现还需要根据具体的任务和数据进行相应的调整和优化。
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