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使用OpenCV或者matplotlib给照片里的物体添加方框和文字说明
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1. OpenCV 2. matplotlib 1. OpenCV这里我们用YOLOv3COCO的模型来给照片做检测。我们用tensornets导入预训练的YOLO模型，用OpenCV给照片添加方框和文字，用matplotlib显示图片。 tensornets提供对各种预训练模型的高层接口，包括YOLOv2、YOLOv3、Faster RCNN。 OpenCV中的cv2.rectangle和cv2.putText两个函数分别给图片添加方框和文字。请点击超链接查看两个函数的文档。 我们输入这样的图片
用下面这些代码处理上图。 import tensorflow as tf import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import cv2 as cv import tensornets as nets from tensornets.datasets.coco import classnames # 输入占位符 input_img = tf.placeholder(shape=(None, 416, 416, 3), dtype=tf.float32) # 实例化YOLO模型 yolov3 = nets.YOLOv3COCO(input_img) img_path = './road.bmp' # 读入图片 image = Image.open(img_path) # 放缩图片到指定大小 image_resize = image.resize((416, 416)) image_resize = np.expand_dims(np.asarray(image_resize), 0) # TensorFlow的配置 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth = True # 运行YOLO模型获得各个物体类别的方框及其可信度 with tf.Session(config=config) as sess: sess.run( |
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