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python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测,批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 目录 python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测,批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 一、写在开头 二、已有的环境条件 1. pycharm–python 2. opencv3.4 3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights 三、文件目录结构 四、批量测试图片测试程序 五、进行测试 六、写在最后 一、写在开头 最近在做毕业设计
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python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测,批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹
一、写在开头
二、已有的环境条件
1. pycharm–python
2. opencv3.4
3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights
三、文件目录结构
四、批量测试图片测试程序
五、进行测试
六、写在最后
一、写在开头一、写在开头
最近在做毕业设计,研究的是目标识别与追踪,前段时间打算只用opencv识别个简单的目标就算了,但参考着论文硬着头皮撸了一星期的图片预处理,到了后面的识别部分,实
在做不下去了,太南了!也不知道怎么具体去改其中的一些参数(数学不太好,害…),所以经过多方的baidu,用了yolov3跑训练模型,昨天刚跑完个只检测person的demo,买的东西
还没有来到,也不知道实际效果怎么样,只是网上找的一些照片随便测试了一下,但效果其实一般般,看过几天实际效果怎么样吧,不太好的话就自己再做一部分数据加入到训练集
中去,效果应该会好很多。所以,在此先记录下,如何使用已经训练好的权重文件来批量测试自定义文件夹下的照片并保存至指定文件夹。之前也找了这方面的教程,发现多数是去
修改的.c的配置文件,我又懒,记性又不好,修改了以后一段时间我铁定忘记再改回来。所以,也就有了这篇blog。
二、已有的环境条件二、已有的环境条件
1. pycharm–python
我在win10的pycharm中进行的测试,Ubuntu或其他环境也一样的。
2. opencv3.4
我win10和Ubuntu上都是用的opencv3.4,保持版本一致,可能会避免一些没必要的麻烦。
3. 用用yolov3训练好了自己的权重文件训练好了自己的权重文件.weights
由于我是深度学习方面的新手,所以暂时没有制作自己的数据集,直接用的VOC的数据集。在此程序中,需要用到训练好的三个文件,分别是voc.names,yolo3-
tiny_person.cfg,yolov3-tiny_person800.weights。如下图所示,三个文件在yolo_voc文件夹下,
三、文件目录结构三、文件目录结构
如下所示:
py_person_yolov3
|
│
├─yolo_voc
│ voc.names
│ yolov3-tiny_person.cfg
│ yolov3-tiny_person800.weights
│
├─test-img1 # 要测试的图片文件夹,测试的图片都放在该文件夹下
│ 1.jpg
│ 2.jpg
│ 3.jpg
│ 4.jpg
│ 5.jpg
│ 6.jpg
│ 7.jpg
│ 8.jpg
│ 9.jpg
├─detect_person_fromDir.py
四、批量测试图片测试程序四、批量测试图片测试程序
detect_person_fromDir.py程序如下:
# -*- coding: utf-8 -*-
# 载入所需库
# author:cpz
# date:2020-04-10
"""
该程序在程序detect_person.py的基础上,改进了只能对一张照片进行目标检测,
可以实现对指定文件夹下的所有图片进行目标检测。
加入命令行参数--inDir——即待检测的所有图片的文件夹;
--outDir——即检测完之后的图片的保存路径。
"""
import cv2
import numpy as np
import os
import time
import argparse
weixin_38699830
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