faster rcnn实现有丝分裂细胞目标检测python代码

以下是一个使用 Faster R-CNN 实现有丝分裂细胞目标检测的 Python 代码示例：

import torch
import torchvision
import cv2

# 加载 Faster R-CNN 模型
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()

# 加载 COCO 类别标签文件
classes = []
with open("coco_labels.txt", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载图像
img = cv2.imread("cell_image.jpg")

# 转换成 PyTorch 张量
img_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(img)

# 进行推理
with torch.no_grad():
    predictions = model([img_tensor])

# 处理预测结果
for prediction in predictions:
    for i in range(len(prediction["labels"])):
        score = prediction["scores"][i]
        label = classes[prediction["labels"][i]]
        box = prediction["boxes"][i].tolist()
        if score > 0.5 and label == "cell":
            x, y, w, h = box
            x, y, w, h = int(x), int(y), int(w), int(h)
            cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)

请注意，此代码仅提供示例用途，实际实现可能需要更多的调整和优化。