OpenCV调用YOLOv4进行目标检测!是真的强!

目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位,常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等,其中 Yolo 的速度和精确度都比较高,且只需训练一次,使用起来比较方便。

这里我们就使用官方现成的模型来检测图片,看一看效果,先学会使用流程,以后再训练自己的模型。

注意:opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4


导入库

import numpy as np
import time
import cv2

设置标签和标注颜色

LABELS = open("coco.names").read().strip().split("\n")
np.random.seed(666)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype="uint8")

coco.names 内包含了很多目标标签,如 person、bicycle、car 等,且按一定顺序排列,里面基本包含了 Yolo 官方模型中可检测的对象。该文件可从以下链接中提取:https://gitee.com/public_sharing/ObjectDetection-YOLO/blob/master/coco.names

每个对象配备了不一样的颜色,以便在图片中标记时便于区分。


加载网络

# 导入 YOLO 配置和权重文件并加载网络:
net = cv2.dnn_DetectionModel('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
# 获取 YOLO 未连接的输出图层
layer = net.getUnconnectedOutLayersNames()

yolov4.cfg 和 yolov4.weights 文件就是官方提供的模型,下载链接:https://pan.baidu.com/s/1XrcPHdp2_4c-dKge2Guw4w 提取码:xsxb 。如果失效,可以直接百度搜索 Yolov4模型下载,有很多人都分享出来了。

cv2.dnn_DetectionModel 是 opencv 4.1.2 开始新增的方法,用于加载网络。以前是使用 cv2.dnn.readNetFromDarknet ,此处使用也可以达到同样的效果。

getUnconnectedOutLayersNames() 用于提取输出图层的名称,yolo 含有很多的图层,可以使用 getLayerNames() 将所有图层的名称提取出来。但在这里,我们只需要使用 yolo 的最后输出图层。


检测图片

# 导入图片
image = cv2.imread('timg.jpg')
# 获取图片尺寸
(H, W) = image.shape[:2]

# 从输入图像构造一个 blob,然后执行 YOLO 对象检测器的前向传递,给我们边界盒和相关概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416),
                             swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
# 前向传递,获得信息
layerOutputs = net.forward(layer)
# 用于得出检测时间
end = time.time()
print("[INFO] YOLO took {:.6f} seconds".format(end - start))

blobFromImage 用于对图像进行预处理
cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]]]]])

  • image:输入图像
  • scalefactor:图像各通道数值的缩放比例
  • size:输出图像的空间尺寸
  • mean:用于各通道减去的值,以降低光照的影响
  • swapRB:交换 RB 通道,默认为 False
  • crop:图像裁剪,默认为 False。当值为 True 时,先按比例缩放,然后从中心裁剪成 size 尺寸
  • ddepth:输出的图像深度,可选 CV_32F 或者 CV_8U

数据提取

boxes = []
confidences = []
classIDs = []

# 循环提取每个输出层
for output in layerOutputs:
    # 循环提取每个框
    for detection in output:
        # 提取当前目标的类 ID 和置信度
        scores = detection[5:]
        classID = np.argmax(scores)
        confidence = scores[classID]
        # 通过确保检测概率大于最小概率来过滤弱预测
        if confidence > 0.5:
            # 将边界框坐标相对于图像的大小进行缩放,YOLO 返回的是边界框的中心(x, y)坐标,
            # 后面是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")
            # 转换出边框左上角坐标
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))
            # 更新边界框坐标、置信度和类 id 的列表
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)

3 个列表内保存的内容:

  • boxes:对象的边界框
  • confidences :YOLO 分配给对象的置信度值,较低的置信度值表示该对象可能不是网络认为的对象。上面的代码中将过滤掉小于 0.5 阈值的对象
  • classIDs:检测到的对象的类标签

这样每个被提取出的对象,都确定了标签和区域坐标就、位置。接下来就是在图片中标记出来,便于我们观看。


标记显示

# 非最大值抑制,确定唯一边框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.3)
# 确定每个对象至少有一个框存在
if len(idxs) > 0:
    # 循环画出保存的边框
    for i in idxs.flatten():
        # 提取坐标和宽度
        (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
        (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
        # 画出边框和标签
        color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
        text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
        cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.5, color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("Tag", image)
cv2.waitKey(0)

对于每个对象,Yolo 会框出 3 个左右的区域,我们只需要显示出最合适的区域。非最大值抑制,就是搜索出局部最大值,将置信度最大的框保存,其余剔除。

cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta=None, top_k=None)

  • bboxes:一组边框
  • scores:一组对应的置信度
  • score_threshold:置信度的阈值
  • nms_threshold:非最大抑制的阈值

之后将每个对象的方框和标签都画出来

结果展示:


完整代码

import numpy as np
import time
import cv2

LABELS = open("coco.names").read().strip().split("\n")
np.random.seed(666)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype="uint8")
# 导入 YOLO 配置和权重文件并加载网络:
net = cv2.dnn_DetectionModel('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
# 获取 YOLO 未连接的输出图层
layer = net.getUnconnectedOutLayersNames()
image = cv2.imread('timg.jpg')
# 获取图片尺寸
(H, W) = image.shape[:2]
# 从输入图像构造一个 blob,然后执行 YOLO 对象检测器的前向传递,给我们边界盒和相关概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416),
                             swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
# 前向传递,获得信息
layerOutputs = net.forward(layer)
# 用于得出检测时间
end = time.time()
print("YOLO took {:.6f} seconds".format(end - start))

boxes = []
confidences = []
classIDs = []

# 循环提取每个输出层
for output in layerOutputs:
    # 循环提取每个框
    for detection in output:
        # 提取当前目标的类 ID 和置信度
        scores = detection[5:]
        classID = np.argmax(scores)
        confidence = scores[classID]
        # 通过确保检测概率大于最小概率来过滤弱预测
        if confidence > 0.5:
            # 将边界框坐标相对于图像的大小进行缩放,YOLO 返回的是边界框的中心(x, y)坐标,
            # 后面是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")
            # 转换出边框左上角坐标
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))
            # 更新边界框坐标、置信度和类 id 的列表
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)
# 非最大值抑制,确定唯一边框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.3)
# 确定每个对象至少有一个框存在
if len(idxs) > 0:
    # 循环画出保存的边框
    for i in idxs.flatten():
        # 提取坐标和宽度
        (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
        (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
        # 画出边框和标签
        color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
        text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
        cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
            0.5, color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("Tag", image)
cv2.waitKey(0)


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