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predict.py
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predict.py
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# -----------------------------------------------------------------------#
# predict.py将单张图片预测、摄像头检测、FPS测试和目录遍历检测等功能
# 整合到了一个py文件中，通过指定mode进行模式的修改。
# -----------------------------------------------------------------------#
import time
import os
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from tqdm import tqdm
from achelous import achelous
if __name__ == "__main__":
yolo = achelous()
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
# mode用于指定测试的模式：
# 'predict' 表示单张图片预测，如果想对预测过程进行修改，如保存图片，截取对象等，可以先看下方详细的注释
# 'export' 表示遍历文件夹进行检测并保存。遍历图像的文件夹，保存至export_results文件夹，详情查看下方注释。
# 'heatmap' 表示进行预测结果的热力图可视化，详情查看下方注释。
# 'export_onnx' 表示将模型导出为onnx，需要pytorch1.7.1以上。
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
mode = 'predict'
# -------------------------------------------------------------------------#
# crop 指定了是否在单张图片预测后对目标进行截取
# count 指定了是否进行目标的计数
# crop、count仅在mode='predict'时有效
# -------------------------------------------------------------------------#
crop = False
count = False
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
# video_path 用于指定视频的路径，当video_path=0时表示检测摄像头
# 想要检测视频，则设置如video_path = "xxx.mp4"即可，代表读取出根目录下的xxx.mp4文件。
# video_save_path 表示视频保存的路径，当video_save_path=""时表示不保存
# 想要保存视频，则设置如video_save_path = "yyy.mp4"即可，代表保存为根目录下的yyy.mp4文件。
# video_fps 用于保存的视频的fps
#
# video_path、video_save_path和video_fps仅在mode='video'时有效
# 保存视频时需要ctrl+c退出或者运行到最后一帧才会完成完整的保存步骤。
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
video_path = 'images/video2.mp4'
video_save_path = "images/video_det_out.mp4"
video_fps = 33.0
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
# test_interval 用于指定测量fps的时候，图片检测的次数。理论上test_interval越大，fps越准确。
# fps_image_path 用于指定测试的fps图片
#
# test_interval和fps_image_path仅在mode='fps'有效
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
test_interval = 100
fps_image_path = "images/example1.jpg"
# -------------------------------------------------------------------------#
# dir_origin_path 指定了用于检测的图片的文件夹路径
# dir_save_path 指定了检测完图片的保存路径
#
# dir_origin_path和dir_save_path仅在mode='dir_predict'时有效
# -------------------------------------------------------------------------#
dir_origin_path = "img/"
dir_save_path = "img_out/"
# -------------------------------------------------------------------------#
# heatmap_save_path 热力图的保存路径，默认保存在model_data下
#
# heatmap_save_path仅在mode='heatmap'有效
# -------------------------------------------------------------------------#
heatmap_save_path = "model_data/heatmap_vision.png"
# -------------------------------------------------------------------------#
# simplify 使用Simplify onnx
# onnx_save_path 指定了onnx的保存路径
# -------------------------------------------------------------------------#
simplify = True
onnx_save_path = "model_data/models.onnx"
if mode == "predict":
'''
1、如果想要进行检测完的图片的保存，利用r_image.save("img.jpg")即可保存，直接在predict.py里进行修改即可。
2、如果想要获得预测框的坐标，可以进入yolo.detect_image函数，在绘图部分读取top，left，bottom，right这四个值。
3、如果想要利用预测框截取下目标，可以进入yolo.detect_image函数，在绘图部分利用获取到的top，left，bottom，right这四个值
在原图上利用矩阵的方式进行截取。
4、如果想要在预测图上写额外的字，比如检测到的特定目标的数量，可以进入yolo.detect_image函数，在绘图部分对predicted_class进行判断，
比如判断if predicted_class == 'car': 即可判断当前目标是否为车，然后记录数量即可。利用draw.text即可写字。
'''
while True:
img = input('Input image filename:')
try:
image = Image.open(img)
image_id = img[-20:-4]
except:
print('Open Error! Try again!')
continue
else:
r_image = yolo.detect_image(image, image_id, crop=crop, count=count)
r_image.show()
elif mode == "export":
img = input('Input image root:')
try:
image_list = os.listdir(img)
image_ids = [os.path.join(img, path) for path in image_list]
except:
print('Open Error! Try again!')
else:
for i in tqdm(range(len(image_list))):
image_id = image_list[i]
image = Image.open(image_ids[i])
r_image = yolo.detect_image(image, image_id[-20:-4], crop=crop, count=count, export_all=True)
elif mode == "dir_predict":
import os
from tqdm import tqdm
img_names = os.listdir(dir_origin_path)
for img_name in tqdm(img_names):
if img_name.lower().endswith(
('.bmp', '.dib', '.png', '.jpg', '.jpeg', '.pbm', '.pgm', '.ppm', '.tif', '.tiff')):
image_path = os.path.join(dir_origin_path, img_name)
image = Image.open(image_path)
r_image = yolo.detect_image(image)
if not os.path.exists(dir_save_path):
os.makedirs(dir_save_path)
r_image.save(os.path.join(dir_save_path, img_name.replace(".jpg", ".png")), quality=95, subsampling=0)
elif mode == "heatmap":
while True:
img = input('Input image filename:')
try:
image = Image.open(img)
image_id = img[-20:-4]
except:
print('Open Error! Try again!')
continue
else:
yolo.detect_heatmap(image, image_id, heatmap_save_path)
elif mode == "export_onnx":
yolo.convert_to_onnx(simplify, onnx_save_path)
else:
raise AssertionError(
"Please specify the correct mode: 'predict', 'video', 'fps', 'heatmap', 'export_onnx', 'dir_predict'.")