使用ImageAI快速構(gòu)建常見對(duì)象檢測應(yīng)用
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本文轉(zhuǎn)自|OpenCV學(xué)堂
ImageAI介紹
純Python的快速對(duì)象檢測訓(xùn)練與測試平臺(tái)，基于tensorflow+opencv構(gòu)建，支持
RetinaNet
YOLOv3
TinyYOLOv3
在COCO數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練模型的調(diào)用，同時(shí)支持自定義對(duì)象訓(xùn)練與導(dǎo)出。支持
圖像分類
對(duì)象檢測
視頻對(duì)象檢測與跟蹤
安裝ImageAI
ImageAI的后臺(tái)依賴tensorflow框架與keras，所以需要首先安裝tensoflow，當(dāng)前還不支持tensorflow2.0版本
tensorflow 1.4.x以上版本
opencv-python
安裝imageai，只需要執(zhí)行如下命令行即可
pip install imageai
代碼演示
1. 圖像分類
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)
圖像
運(yùn)行輸出:
convertible : 52.459555864334106
sports_car : 37.61284649372101
pickup : 3.1751200556755066
car_wheel : 1.817505806684494
minivan : 1.7487050965428352
2. 對(duì)象檢測
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("--------------------------------")運(yùn)行輸出:
github地址
https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/
交流群
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