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predict.py
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predict.py
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# ----------------------------------------------------#
# 将单张图片预测、摄像头检测和FPS测试功能
# 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 cv2 as cv
import numpy as np
from PIL import Image
'''用于单张图片的测试看看效果'''
from predict_model.model_predict import PredictModel
if __name__ == "__main__":
# -------------------------------------------------------------------------#
# 如果想要修改对应种类的颜色，到__init__函数里修改self.colors即可
# -------------------------------------------------------------------------#
net = PredictModel()
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
# 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
# 'video'表示视频检测，可调用摄像头或者视频进行检测，详情查看下方注释。
# 'fps'表示测试fps，使用的图片是img里面的street.jpg，详情查看下方注释。
# 'dir_predict'表示遍历文件夹进行检测并保存。默认遍历img文件夹，保存img_out文件夹，详情查看下方注释。
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
mode = "predict"
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------#
# 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 = 0
video_save_path = ""
video_fps = 25.0
# -------------------------------------------------------------------------#
# 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。
# -------------------------------------------------------------------------#
test_interval = 100
# -------------------------------------------------------------------------#
# 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/"
if mode == "predict":
'''
predict.py有几个注意点
1、该代码无法直接进行批量预测，如果想要批量预测，可以利用os.listdir()遍历文件夹，利用Image.open打开图片文件进行预测。
具体流程可以参考get_miou_prediction.py，在get_miou_prediction.py即实现了遍历。
2、如果想要保存，利用r_image.save("img.jpg")即可保存。
3、如果想要原图和分割图不混合，可以把blend参数设置成False。
4、如果想根据mask获取对应的区域，可以参考detect_image函数中，利用预测结果绘图的部分，判断每一个像素点的种类，然后根据种类获取对应的部分。
seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0],np.shape(pr)[1],3))
for c in range(self.num_classes):
seg_img[:, :, 0] += ((pr == c)*( self.colors[c][0] )).astype('uint8')
seg_img[:, :, 1] += ((pr == c)*( self.colors[c][1] )).astype('uint8')
seg_img[:, :, 2] += ((pr == c)*( self.colors[c][2] )).astype('uint8')
'''
while True:
img = input('Input image filename:')
try:
image = Image.open(img)
except:
print('Open Error! Try again!')
continue
else:
r_image = net.detect_image(image)
r_image.show()
elif mode == "video":
capture = cv.VideoCapture(video_path)
if video_save_path != "":
fourcc = cv.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
size = (int(capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
out = cv.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)
ref, frame = capture.read()
if not ref:
raise ValueError("未能正确读取摄像头（视频），请注意是否正确安装摄像头（是否正确填写视频路径）。")
fps = 0.0
while (True):
t1 = time.time()
# 读取某一帧
ref, frame = capture.read()
if not ref:
break
# 格式转变，BGRtoRGB
frame = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_BGR2RGB)
# 转变成Image
frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
# 进行检测
frame = np.array(net.detect_image(frame))
# RGBtoBGR满足opencv显示格式
frame = cv.cvtColor(frame, cv.COLOR_RGB2BGR)
fps = (fps + (1. / (time.time() - t1))) / 2
print("fps= %.2f" % (fps))
frame = cv.putText(frame, "fps= %.2f" % (fps), (0, 40), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
cv.imshow("video", frame)
c = cv.waitKey(1) & 0xff
if video_save_path != "":
out.write(frame)
if c == 27:
capture.release()
break
print("Video Detection Done!")
capture.release()
if video_save_path != "":
print("Save processed video to the path :" + video_save_path)
out.release()
cv.destroyAllWindows()
elif mode == "fps":
img = Image.open('img/street.jpg')
tact_time = net.get_FPS(img, test_interval)
print(str(tact_time) + ' seconds, ' + str(1 / tact_time) + 'FPS, @batch_size 1')
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 = net.detect_image(image)
if not os.path.exists(dir_save_path):
os.makedirs(dir_save_path)
img_name = img_name.split(".")[0]
imgsave = os.path.join(dir_save_path, img_name + ".png")
print(imgsave)
cv.imwrite("{}".format(imgsave), r_image)
else:
raise AssertionError("Please specify the correct mode: 'predict', 'video', 'fps' or 'dir_predict'.")