使用ImageAI快速构建常见对象检测应用

共 2706字,需浏览 6分钟

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2021-08-25 11:29

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本文转自|OpenCV学堂

ImageAI介绍

纯Python的快速对象检测训练与测试平台,基于tensorflow+opencv构建,支持

  • RetinaNet

  • YOLOv3

  • TinyYOLOv3

在COCO数据集上预训练模型的调用,同时支持自定义对象训练与导出。支持

  • 图像分类

  • 对象检测

  • 视频对象检测与跟踪

安装ImageAI

ImageAI的后台依赖tensorflow框架与keras,所以需要首先安装tensoflow,当前还不支持tensorflow2.0版本

  • tensorflow 1.4.x以上版本

  • opencv-python

安装imageai,只需要执行如下命令行即可

pip install imageai

代码演示

1. 图像分类

from imageai.Prediction import ImagePrediction
import os

execution_path = os.getcwd()

prediction = ImagePrediction()
prediction.setModelTypeAsResNet()
prediction.setModelPath(os.path.join(execution_path, "resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5"))
prediction.loadModel()

predictions, probabilities = prediction.predictImage(os.path.join(execution_path, "1.jpg"), result_count=5 )
for eachPrediction, eachProbability in zip(predictions, probabilities):
    print(eachPrediction , " : " , eachProbability)

图像

运行输出:

convertible : 52.459555864334106
sports_car : 37.61284649372101
pickup : 3.1751200556755066
car_wheel : 1.817505806684494
minivan : 1.7487050965428352

2. 对象检测

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsYOLOv3()
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "yolo.h5"))
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , "image2.jpg"), output_image_path=os.path.join(execution_path , "image2new.jpg"), minimum_percentage_probability=30)

for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"] , " : ", eachObject["percentage_probability"], " : ", eachObject["box_points"] )
    print("--------------------------------")

运行输出:

github地址

https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/


下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复:扩展模块中文教程即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版,涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。

下载2:Python视觉实战项目52讲
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下载3:OpenCV实战项目20讲
小白学视觉公众号后台回复:OpenCV实战项目20讲即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目,实现OpenCV学习进阶。

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