opencv和tensopro区别 opencv和tensorflow

前述：

本文为了记载自己在开发过程中的心得以及问题解决而写，阅读者在参考时尽量加入自己的思考，毕竟依赖库以及主程序随着时间的变化正在不断升级； 另外，牢骚一下，对于初学者，很多作者在写文章的时候，会漏掉诸多环节，对于他们而言，那是不言而喻的东西，对于初学者，那些是什么，怎么做？

参考地址：

https://tensorflow.google.cn/install/pip#windows

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重新安装python：

python-3.7.9.exe是32位版本的python，在寻找对应的tensorflow时，无法找到，试了很多的方法均无法匹配，因此删除3.7.9版本，改为使用【python-3.7.9-amd64.exe】；同样的，openCV也需要安装64位版本； 安装文件如何寻找，可以参见博主之前的文章python+openCV安装（WINDOWS环境）

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安装tensorflow：

在命令行中执行：pip3 install tensorflow 在下图中可以看到可以自动匹配到tensorflow的版本并且进行自动下载安装，但是由于网速有限，依然需要在https://pypi.org/上找到【tensorflow-2.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl】文件下载后本地安装。

根据博主之前的文章python+openCV安装（WINDOWS环境）目前初始环境已经具备，即：Python 3.7.9；tensorflow 2.3.0；opencv 4.4.0

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COCO数据集：

博主把下边这个表格拷贝过来，这个表格代表了每一种模型的速度、识别率等情况，表格中的超链接可以直接链接到下载地址，如果无法下载，可以拷贝超链接后，使用百度网盘等工具中的离线下载，亲测好用。 另外，其他模型暂时不考虑，主要是初学，贪多嚼不烂。

Model name	Speed (ms)	COCO mAP1	Outputs
ssd_mobilenet_v1_coco	30	21	Boxes
ssd_mobilenet_v1_0.75_depth_coco ☆	26	18	Boxes
ssd_mobilenet_v1_quantized_coco ☆	29	18	Boxes
ssd_mobilenet_v1_0.75_depth_quantized_coco ☆	29	16	Boxes
ssd_mobilenet_v1_ppn_coco ☆	26	20	Boxes
ssd_mobilenet_v1_fpn_coco ☆	56	32	Boxes
ssd_resnet_50_fpn_coco ☆	76	35	Boxes
ssd_mobilenet_v2_coco	31	22	Boxes
ssd_mobilenet_v2_quantized_coco	29	22	Boxes
ssdlite_mobilenet_v2_coco	27	22	Boxes
ssd_inception_v2_coco	42	24	Boxes
faster_rcnn_inception_v2_coco	58	28	Boxes
faster_rcnn_resnet50_coco	89	30	Boxes
faster_rcnn_resnet50_lowproposals_coco	64		Boxes
rfcn_resnet101_coco	92	30	Boxes
faster_rcnn_resnet101_coco	106	32	Boxes
faster_rcnn_resnet101_lowproposals_coco	82		Boxes
faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco	620	37	Boxes
faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_lowproposals_coco	241		Boxes
faster_rcnn_nas	1833	43	Boxes
faster_rcnn_nas_lowproposals_coco	540		Boxes
mask_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco	771	36	Masks
mask_rcnn_inception_v2_coco	79	25	Masks
mask_rcnn_resnet101_atrous_coco	470	33	Masks
mask_rcnn_resnet50_atrous_coco	343	29	Masks

这里以ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29模型为例，

1、将其解压后，文件夹样式如图：

2、增加一个文件classes.txt，这个里面是将需要识别的类别名称列举到其中，博主把已知的所有名称都列举进去了（自己理解越少，识别起来越速度）。

3、书写python代码，并且调整某些参数：

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## DIC：tensorFlow auto recognition SSD Demo
## Base on ssd_mobilenet_v2_coco
## Depend On：Python 3.7.9；tensorflow 2.3.0；opencv 4.4.0
## Author:J.Y.Zhang 2020-09-11
## Ver:1.0
## See:## See: 
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import os
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf

# 加载coco数据集模型 TODO 需要改为自己文件路径
model_path = "F:/traindata/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29"
frozen_pb_file = os.path.join(model_path, 'frozen_inference_graph.pb')

# 加载coco数据集分类 TODO 需要改为自己文件路径
f = open("F:/traindata/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/classes.txt", "r")
class_names = f.readlines()

# 此值决定了何种情况下判定为元素，取值越低认定的可能性越高，相应的图中的框就越多，识别为假的可能性越高
# TODO 如果需要则调整
score_threshold = 0.3
# 需要识别的图片的位置以及名称 TODO 需要改为自己文件路径
img_file = 'F:/traindata/labelImgdata/img/4.jpg'
# resize img for a format size TODO 可以修改成为自己想要的尺寸
RESIZE_IMG_WIDTH = 500
RESIZE_IMG_HEIGHT = 330

# Read the graph.
with tf.gfile.FastGFile(frozen_pb_file, 'rb') as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

with tf.Session() as sess:
    # Restore session
    sess.graph.as_default()
    tf.import_graph_def(graph_def, name='')

    # Read and preprocess an image.
    img_cv2 = cv2.imread(img_file)
    img_height, img_width, _ = img_cv2.shape
    # 对图片的长宽进行格式化，防止图片过大
    img_in = cv2.resize(img_cv2, (RESIZE_IMG_WIDTH, RESIZE_IMG_HEIGHT))
    img_in = img_in[:, :, [2, 1, 0]]  # BGR2RGB

    # Run the model
    outputs = sess.run([sess.graph.get_tensor_by_name('num_detections:0'),
                        sess.graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0'),
                        sess.graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0'),
                        sess.graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')],
                        feed_dict={'image_tensor:0': img_in.reshape(1, img_in.shape[0],
                            img_in.shape[1], 3)})

    # Visualize detected bounding boxes.
    num_detections = int(outputs[0][0])
    for i in range(num_detections):
        classId = int(outputs[3][0][i])
        score = float(outputs[1][0][i])
        bbox = [float(v) for v in outputs[2][0][i]]
        if score > score_threshold:
            x = bbox[1] * img_width
            y = bbox[0] * img_height
            right = bbox[3] * img_width
            bottom = bbox[2] * img_height
            # 标框
            cv2.rectangle(img_cv2, (int(x), int(y)), (int(right), int(bottom)), (125, 255, 51), thickness=3)
            # 文字"class_name, score"
            cv2.putText(img_cv2, class_names[classId - 1][:-1] + "," + str("%.2f" % score), (int(x), int(y)),
                        cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, .5, (0, 0, 255), 1)
            print(str(classId) + ",class:" + class_names[classId - 1][:-1] + ",score:%.2f" % score)

# figsize : 指定figure的宽和高，单位为英寸
plt.figure(figsize=(10, 8))
plt.imshow(img_cv2[:, :, ::-1])
plt.title("TensorFlow MobileNetV2-SSD")
plt.axis("off")
plt.show()

4、执行代码：

我们可以尝试使用不同的图片、修改代码中的score_threshold值等方式查看执行情况。