使用resnet18预训练模型实时检测摄像头画面中的物体(画面显示中文类名)

本文主要是介绍使用resnet18预训练模型实时检测摄像头画面中的物体(画面显示中文类名),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

中文字体SimHei.ttf下载

https://blog.csdn.net/jlb1024/article/details/98037525

imagenet_class_index.cs文件下载

https://download.csdn.net/download/qq_42864343/88492936

代码

import osimport numpy as np
import pandas as pdimport cv2 # opencv-python
from PIL import Image # pillow
from tqdm import tqdm # 进度条import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inlineimport torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision import models
import time
# 有 GPU 就用 GPU,没有就用 CPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('device:', device)
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
# 导入中文字体,指定字号
font = ImageFont.truetype('data/SimHei.ttf', 32)
# 载入预训练图像分类模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model = model.eval()
model = model.to(device)
df = pd.read_csv('data/imagenet_class_index.csv')
idx_to_labels = {}
for idx, row in df.iterrows():# 英文类名# idx_to_labels[row['ID']] = row['class']# 中文类名idx_to_labels[row['ID']] = row['Chinese']``````python
# 图像预处理
from torchvision import transforms# 测试集图像预处理-RCTN:缩放裁剪、转 Tensor、归一化
test_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],std=[0.229, 0.224, 0.225])])
# 处理一帧的函数,供后面调用
def process_frame(img):# 记录该帧开始处理的时间start_time = time.time()img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR转RGBimg_pil = Image.fromarray(img_rgb) # array 转 PILinput_img = test_transform(img_pil).unsqueeze(0).to(device) # 预处理pred_logits = model(input_img) # 执行前向预测,得到所有类别的 logit 预测分数pred_softmax = F.softmax(pred_logits, dim=1) # 对 logit 分数做 softmax 运算top_n = torch.topk(pred_softmax, 5) # 取置信度最大的 n 个结果pred_ids = top_n[1].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析预测类别confs = top_n[0].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析置信度# 使用PIL绘制中文draw = ImageDraw.Draw(img_pil)# 在图像上写字for i in range(len(confs)):pred_class = idx_to_labels[pred_ids[i]]text = '{:<15} {:>.3f}'.format(pred_class, confs[i])# 文字坐标,中文字符串,字体,bgra颜色draw.text((50, 100 + 50 * i),  text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1))img = np.array(img_pil) # PIL 转 arrayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # RGB转BGR# 记录该帧处理完毕的时间end_time = time.time()# 计算每秒处理图像帧数FPSFPS = 1/(end_time - start_time)# 图片,添加的文字,左上角坐标,字体,字体大小,颜色,线宽,线型img = cv2.putText(img, 'FPS  '+str(int(FPS)), (50, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 0, 255), 4, cv2.LINE_AA)return img
# 调用摄像头处理摄像头中的画面
def view_video(video_path):# 设置显示窗口的大小width,height = 800,600video = cv2.VideoCapture(video_path)'''把摄像头设置为1980 x 1080'''video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,1920)video.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,1080)video.set(cv2.CAP_PROP_FOURCC,cv2.VideoWriter.fourcc('M','J','P','G'))if video.isOpened():'''video.read() 一帧一帧地读取open 得到的是一个布尔值,就是 True 或者 Falseframe 得到当前这一帧的图像'''open, frame = video.read()else:open = Falsewhile open:ret, frame = video.read()# 如果读到的帧数不为空,那么就继续读取,如果为空,就退出if frame is None:breakif ret == True:# !!!处理帧函数frame = process_frame(frame)cv2.namedWindow('video',cv2.WINDOW_NORMAL)cv2.imshow("video", frame)# 50毫秒内判断是否受到esc按键的信息if cv2.waitKey(50) & 0xFF == 27:breakvideo.release()cv2.destroyAllWindows()
# linux usb摄像头的Id一般为1
view_video(1)

这篇关于使用resnet18预训练模型实时检测摄像头画面中的物体(画面显示中文类名)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/327654

相关文章

Pandas使用SQLite3实战

《Pandas使用SQLite3实战》本文主要介绍了Pandas使用SQLite3实战,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学... 目录1 环境准备2 从 SQLite3VlfrWQzgt 读取数据到 DataFrame基础用法:读

JSON Web Token在登陆中的使用过程

《JSONWebToken在登陆中的使用过程》:本文主要介绍JSONWebToken在登陆中的使用过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录JWT 介绍微服务架构中的 JWT 使用结合微服务网关的 JWT 验证1. 用户登录,生成 JWT2. 自定义过滤

Java中StopWatch的使用示例详解

《Java中StopWatch的使用示例详解》stopWatch是org.springframework.util包下的一个工具类,使用它可直观的输出代码执行耗时,以及执行时间百分比,这篇文章主要介绍... 目录stopWatch 是org.springframework.util 包下的一个工具类,使用它

Java使用Curator进行ZooKeeper操作的详细教程

《Java使用Curator进行ZooKeeper操作的详细教程》ApacheCurator是一个基于ZooKeeper的Java客户端库,它极大地简化了使用ZooKeeper的开发工作,在分布式系统... 目录1、简述2、核心功能2.1 CuratorFramework2.2 Recipes3、示例实践3

springboot security使用jwt认证方式

《springbootsecurity使用jwt认证方式》:本文主要介绍springbootsecurity使用jwt认证方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录前言代码示例依赖定义mapper定义用户信息的实体beansecurity相关的类提供登录接口测试提供一

go中空接口的具体使用

《go中空接口的具体使用》空接口是一种特殊的接口类型,它不包含任何方法,本文主要介绍了go中空接口的具体使用,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下... 目录接口-空接口1. 什么是空接口?2. 如何使用空接口?第一,第二,第三,3. 空接口几个要注意的坑坑1:坑2:坑3:接口-空接口1. 什么是空接

springboot security快速使用示例详解

《springbootsecurity快速使用示例详解》:本文主要介绍springbootsecurity快速使用示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝... 目录创www.chinasem.cn建spring boot项目生成脚手架配置依赖接口示例代码项目结构启用s

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景:内存吃得满满的类__slots__:你的内存管理小助手举个大概的例子:看看效果如何?1.

java中使用POI生成Excel并导出过程

《java中使用POI生成Excel并导出过程》:本文主要介绍java中使用POI生成Excel并导出过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教... 目录需求说明及实现方式需求完成通用代码版本1版本2结果展示type参数为atype参数为b总结注:本文章中代码均为

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容:标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO(blocking I/O)NI