注意中文路径opencv_python读取图片,imread()会读取失败，使用下面方式读取中文路径图片。
img = cv2.imdecode(np.fromfile(img_path, dtype=np.uint8), -1) # 读入完整图片，见下面解释
img = cv2.imdecode(np.fromfile(img_path, dtype=np.uint8), 0) # 读成灰度
img = cv2.imdecode(np.fromfile(img_path, dtype=np.uint8), 1) # 读成彩图其中cv2.imdecode后面的flag -1应该是和cv2.imread一样的。
使用函数cv2.imread(filepath, flags)读入一幅图片：
filepath: 要读入图片的路径。
flags: 读入图片的标志：
cv2.IMREAD_UNCHANGED(-1): 顾名思义，读入完整图片，包括alpha通道。如果数据不含alpha通道则灰图读成(H, W)，彩图读成(H, W, 3)。
cv2.IMREAD_GRAYSCALE(0): 读入灰度图片，形状为(H, W)。彩图也读成灰的形状。
cv2.IMREAD_COLOR(1): 默认参数， 读入一幅彩色图片，忽略alpha通道, 形状为(H, W, 3)。灰图也读成彩的形状。
有alpha通道的图片还没试验，不过看来读成-1比较稳妥。
yolo定位 单张调用
# detect.py
import cv2
import numpy as np
import os
import time
def yolo_detect(pathIn='',
pathOut=None,
label_path='./cfg/obj.names',
config_path='./cfg/yolo.cfg',
weights_path='./cfg/yolo_best.weights',
confidence_thre=0.5,
nms_thre=0.3,
jpg_quality=80):
'''
pathIn：原始图片的路径
pathOut：结果图片的路径
label_path：类别标签文件的路径
config_path：模型配置文件的路径
weights_path：模型权重文件的路径
confidence_thre：0-1，置信度（概率/打分）阈值，即保留概率大于这个值的边界框，默认为0.5
nms_thre：非极大值抑制的阈值，默认为0.3
jpg_quality：设定输出图片的质量，范围为0到100，默认为80，越大质量越好
'''
# 加载类别标签文件
LABELS = open(label_path).read().strip().split("\n")
nclass = len(LABELS)
# 为每个类别的边界框随机匹配相应颜色
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(nclass, 3), dtype='uint8')
# 载入图片并获取其维度
base_path = os.path.basename(pathIn)
img = cv2.imread(pathIn)
(H, W) = img.shape[:2]
# 加载模型配置和权重文件
print('从硬盘加载YOLO......')
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)
# 获取YOLO输出层的名字
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 将图片构建成一个blob，设置图片尺寸，然后执行一次
# YOLO前馈网络计算，最终获取边界框和相应概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
layerOutputs = net.forward(ln)
end = time.time()
# 显示预测所花费时间
print('YOLO模型花费 {:.2f} 秒来预测一张图片'.format(end - start))
# 初始化边界框，置信度（概率）以及类别
boxes = []
confidences = []
classIDs = []
# 迭代每个输出层，总共三个
for output in layerOutputs:
# 迭代每个检测
for detection in output:
# 提取类别ID和置信度
scores = detection[5:]
classID = np.argmax(scores)
confidence = scores[classID]
# 只保留置信度大于某值的边界框
if confidence > confidence_thre:
# 将边界框的坐标还原至与原图片相匹配，记住YOLO返回的是
# 边界框的中心坐标以及边界框的宽度和高度
box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
# 计算边界框的左上角位置
x = int(centerX - (width / 2))
y = int(centerY - (height / 2))
# 更新边界框，置信度（概率）以及类别
boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
confidences.append(float(confidence))
classIDs.append(classID)
# 使用非极大值抑制方法抑制弱、重叠边界框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_thre, nms_thre)
# 确保至少一个边界框
if len(idxs) > 0:
# 迭代每个边界框
for i in idxs.flatten():
# 提取边界框的坐标
(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
# 绘制边界框以及在左上角添加类别标签和置信度
color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
text = '{}: {:.3f}'.format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
(text_w, text_h), baseline = cv2.getTextSize(text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 2)
cv2.rectangle(img, (x, y - text_h - baseline), (x + text_w, y), color, -1)
cv2.putText(img, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
# 输出结果图片
if pathOut is None:
cv2.imwrite('with_box_' + base_path, img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality])
else:
cv2.imwrite(pathOut, img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality])
if __name__ == "__main__":
pathIn = './test/test1.jpg'
pathOut = './results/test1.jpg'
# 调用
yolo_detect(pathIn, pathOut)yolo定位批量
import cv2
import numpy as np
import os
import time
print('从硬盘加载YOLO......')
label_path = './cfg/obj.names'
config_path = './cfg/yolo.cfg'
weights_path = './cfg/yolo_best.weights'
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)
# 创建保存结果的目录
if not os.path.exists('results'):
os.mkdir('results')
def yolo_detect(pathIn='',
label_path=label_path,
net=net,
confidence_thre=0.5,
nms_thre=0.3,
jpg_quality=80):
'''
pathIn：原始图片的路径
pathOut：结果图片的路径
label_path：类别标签文件的路径
config_path：模型配置文件的路径
weights_path：模型权重文件的路径
confidence_thre：0-1，置信度（概率/打分）阈值，即保留概率大于这个值的边界框，默认为0.5
nms_thre：非极大值抑制的阈值，默认为0.3
jpg_quality：设定输出图片的质量，范围为0到100，默认为80，越大质量越好
'''
# 加载类别标签文件
LABELS = open(label_path).read().strip().split("\n")
nclass = len(LABELS)
# 为每个类别的边界框随机匹配相应颜色
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(nclass, 3), dtype='uint8')
# 载入图片并获取其维度
base_path = os.path.basename(pathIn)
# img = cv2.imread(pathIn)
img = cv2.imdecode(np.fromfile(pathIn, dtype=np.uint8), 1)
(H, W) = img.shape[:2]
# 加载模型配置和权重文件
# 获取YOLO输出层的名字
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 将图片构建成一个blob，设置图片尺寸，然后执行一次
# YOLO前馈网络计算，最终获取边界框和相应概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
layerOutputs = net.forward(ln)
end = time.time()
# 显示预测所花费时间
print('YOLO模型花费 {:.2f} 秒来预测一张图片'.format(end - start))
# 初始化边界框，置信度（概率）以及类别
boxes = []
confidences = []
classIDs = []
# 迭代每个输出层，总共三个
for output in layerOutputs:
# 迭代每个检测
for detection in output:
# 提取类别ID和置信度
scores = detection[5:]
classID = np.argmax(scores)
confidence = scores[classID]
# 只保留置信度大于某值的边界框
if confidence > confidence_thre:
# 将边界框的坐标还原至与原图片相匹配，记住YOLO返回的是
# 边界框的中心坐标以及边界框的宽度和高度
box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
# 计算边界框的左上角位置
x = int(centerX - (width / 2))
y = int(centerY - (height / 2))
# 更新边界框，置信度（概率）以及类别
boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
confidences.append(float(confidence))
classIDs.append(classID)
# 使用非极大值抑制方法抑制弱、重叠边界框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_thre, nms_thre)
# 确保至少一个边界框
if len(idxs) > 0:
# 迭代每个边界框
for i in idxs.flatten():
# 提取边界框的坐标
(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
# 绘制边界框以及在左上角添加类别标签和置信度
color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
text = '{}: {:.3f}'.format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
(text_w, text_h), baseline = cv2.getTextSize(text, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 2)
cv2.rectangle(img, (x, y - text_h - baseline), (x + text_w, y), color, -1)
cv2.putText(img, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
# 输出结果图片
if not os.path.exists('results'):
os.mkdir('results')
cv2.imwrite(os.path.join('results', base_path), img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), jpg_quality])
def get_file_list(path, suffix):
Filelist = []
for home, dirs, files in os.walk(path):
for filename in files:
if filename.endswith(suffix):
Filelist.append(os.path.join(home, filename))
return Filelist
if __name__ == "__main__":
'''
实现对test目录下图片进行推理预测，并将结果保存在results下
'''
dir = r"test"
Filelist = get_file_list(dir, ".jpg")
print(len(Filelist))
for filename in Filelist:
print(filename)
yolo_detect(filename, jpg_quality=100)
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