(最新)mmdetection测试单张/多张图片并保存

mmdetection框架上将训练保存好的模型用于测试单张图片的方法有很多,但是从mmdetectionv1.0rc1版本及以后的版本中,源代码有了一定的更新,而官方文档上用于测试单张图片的方法还并未更新。网上相关教程也是老版本的教程,于是在此分享一下亲测有效的最新方法。

官方文档上测试单张图片方法:

(最新)mmdetection测试单张/多张图片并保存_第1张图片在mmdetectionv1.0rc1及以后的版本中,做了以下变更:

1、show_result()函数被封装进了show_result_pyplot()函数中。

2、在show_result_pyplot()函数中,并未留出保存测试好图片的接口。

因此,为测试图片,需要做对应的更改。

1、新建test.py文件,然后直接上代码:

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
from mmdet.apis import show_result_pyplot
import os

imagepath = r'D:\software\opensources\mmdet214\data\new_cell_cocoformat\valset' #需要加载的测试图片的文件路径
savepath = r'D:\software\opensources\mmdet214\configs\retinanet\cell\test_show' #保存测试图片的路径
config_file = r'D:\software\opensources\mmdet214\configs\cell\retinanet_r101_fpn_1x_cell.py' #网络模型
checkpoint_file = r'D:\software\opensources\mmdet214\work_dirs\retinanet_r101_fpn_1x_cell_1300_472\epoch_100.pth'  #训练好的模型参数
device = 'cuda:0'
# init a detector
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
# inference the demo image

for filename in os.listdir(imagepath):
    img = os.path.join(imagepath, filename)
    result = inference_detector(model, img)
    out_file = os.path.join(savepath, filename)
    show_result_pyplot(model, img, result, out_file,score_thr=0.6)

2、修改mmdet\apis\inference.py文件中的以下函数(跟着代码中注释修改):

# mmdet\apis\inference.py
'''
'''

def show_result_pyplot(model,
                       img,
                       result,
                       out_file, #加入out_file,运行时把改行注释删除
                       score_thr=0.3,
                       title='result',
                       wait_time=0):
    """Visualize the detection results on the image.

    Args:
        model (nn.Module): The loaded detector.
        img (str or np.ndarray): Image filename or loaded image.
        result (tuple[list] or list): The detection result, can be either
            (bbox, segm) or just bbox.
        score_thr (float): The threshold to visualize the bboxes and masks.
        title (str): Title of the pyplot figure.
        wait_time (float): Value of waitKey param.
                Default: 0.
    """
    if hasattr(model, 'module'):
        model = model.module
    model.show_result(
        img,
        result,
        out_file, #加入out_file,运行时把改行注释删除
        score_thr=score_thr,
        show=True,
        wait_time=wait_time,
        win_name=title,
        bbox_color=(72, 101, 241),
        text_color=(72, 101, 241)
        )

保存上述修改过的文件以后运行即可test.py即可。

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