img0 = cv2.rectangle(img0, (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1])), (int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3])), color, wt) img0 = cv2.putText(img0, str(idx) + ' ' + names[int(class_id)], (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 16)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) img0 = cv2.putText(img0, '{:.4f}'.format(bbox[idx][4]), (int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 32)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 1) det_result_str += '{} {} {} {} {} {}\n'.format(names[bbox[idx][5]], str(bbox[idx][4]), bbox[idx][0], bbox[idx][1], bbox[idx][2], bbox[idx][3])

时间: 2023-12-14 21:04:08 浏览: 32
这段代码使用OpenCV库对图像进行绘制和标注。具体操作如下: 1. 使用`cv2.rectangle()`函数在图像上绘制矩形框,该矩形框的左上角坐标为`(int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1]))`,右下角坐标为`(int(bbox[idx][2]), int(bbox[idx][3]))`,颜色为`color`,线宽为`wt`。 2. 使用`cv2.putText()`函数在图像上添加文字标注。第一个标注是目标框的索引和类别名称,位置为`(int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 16))`,字体为`cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`,字体大小为0.5,颜色为红色(0, 0, 255),线宽为1。 3. 使用`cv2.putText()`函数在图像上添加文字标注。第二个标注是目标框的置信度,位置为`(int(bbox[idx][0]), int(bbox[idx][1] + 32))`,字体为`cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX`,字体大小为0.5,颜色为红色(0, 0, 255),线宽为1。 4. 将目标框的类别、置信度、坐标信息以字符串形式拼接,并追加到`det_result_str`变量中。 这段代码的作用是在图像上绘制目标框,并将目标框的信息保存到`det_result_str`中。
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好的,这里提供一个使用 TensorFlow Object Detection API 进行目标检测的示例代码,使用的模型是 EfficientDet-Lite0。在这之前需要先安装 TensorFlow Object Detection API 和 EfficientDet-Lite0 模型。 ```python import tensorflow as tf import numpy as np import cv2 import os # 定义类别 CLASSES = ['person', 'ball', 'shoe'] # 读取标注数据 def read_annotation(xml_path): with open(xml_path, 'r') as f: xml_str = f.read() xml = tf.compat.v1.compat.v1.string_to_xml(xml_str) boxes = [] labels = [] for obj in xml.findall('object'): label = obj.find('name').text if label not in CLASSES: continue xmin = int(obj.find('bndbox/xmin').text) ymin = int(obj.find('bndbox/ymin').text) xmax = int(obj.find('bndbox/xmax').text) ymax = int(obj.find('bndbox/ymax').text) boxes.append([xmin, ymin, xmax, ymax]) labels.append(CLASSES.index(label)) return np.array(boxes), np.array(labels) # 定义数据集 class DetectionDataset(tf.keras.utils.Sequence): def __init__(self, xml_dir, batch_size): self.xml_files = [os.path.join(xml_dir, f) for f in os.listdir(xml_dir) if f.endswith('.xml')] self.batch_size = batch_size def __len__(self): return len(self.xml_files) // self.batch_size def __getitem__(self, idx): batch_xml = self.xml_files[idx*self.batch_size:(idx+1)*self.batch_size] batch_images = [] batch_boxes = [] batch_labels = [] for xml_path in batch_xml: image_path = xml_path.replace('.xml', '.jpg') image = cv2.imread(image_path) boxes, labels = read_annotation(xml_path) batch_images.append(image) batch_boxes.append(boxes) batch_labels.append(labels) inputs = { 'image': np.array(batch_images) } outputs = { 'bbox': np.array(batch_boxes), 'label': np.array(batch_labels) } return inputs, outputs # 定义模型 def build_model(): image_input = tf.keras.layers.Input(shape=(None, None, 3), name='image') backbone = tf.keras.applications.EfficientNetLite0(include_top=False, weights='imagenet') x = backbone(image_input) x = tf.keras.layers.Conv2D(1280, kernel_size=1, padding='same', activation='relu')(x) x = tf.keras.layers.Conv2D(256, kernel_size=1, padding='same', activation='relu')(x) class_output = tf.keras.layers.Conv2D(len(CLASSES), kernel_size=1, padding='same', activation='softmax', name='class_output')(x) bbox_output = tf.keras.layers.Conv2D(4, kernel_size=1, padding='same', name='bbox_output')(x) model = tf.keras.models.Model(inputs=image_input, outputs=[class_output, bbox_output]) return model # 训练模型 def train_model(xml_dir, epochs, steps_per_epoch, batch_size): dataset = DetectionDataset(xml_dir, batch_size) model = build_model() optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss=['sparse_categorical_crossentropy', 'mse']) model.fit(dataset, epochs=epochs, steps_per_epoch=steps_per_epoch) # 测试模型 def test_model(image_path, model_path): model = tf.keras.models.load_model(model_path) image = cv2.imread(image_path) inputs = np.expand_dims(image, axis=0) outputs = model.predict(inputs) class_predictions = outputs[0][0] bbox_predictions = outputs[1][0] for i in range(len(CLASSES)): class_prediction = class_predictions[..., i] bbox_prediction = bbox_predictions[..., i] class_indices = np.where(class_prediction > 0.5) bboxes = bbox_prediction[class_indices] for bbox in bboxes: xmin, ymin, xmax, ymax = bbox cv2.rectangle(image, (int(xmin), int(ymin)), (int(xmax), int(ymax)), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(image, CLASSES[i], (int(xmin), int(ymin)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('result', image) cv2.waitKey(0) # 训练模型 train_model('path/to/xml/dir', epochs=10, steps_per_epoch=100, batch_size=8) # 测试模型 test_model('path/to/image', 'path/to/model.h5') ``` 其中,`read_annotation` 函数用于读取标注数据,`DetectionDataset` 类用于定义数据集,`build_model` 函数用于构建模型,`train_model` 函数用于训练模型,`test_model` 函数用于测试模型。在训练模型时,需要提供标注数据所在的目录,训练轮数,每轮训练步数和批次大小。在测试模型时,需要提供要测试的图片路径和训练好的模型路径。

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