YOLOv3目标检测

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前言

一直都对opencv很感兴趣，觉得它的能力真的很强大。而且yolo更是如雷贯耳早就想想学习一下了，刚好今天好了一个这类的视频，就顺便学习一下。
参考：
python与C++
枫333

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一、前期准备

下载yolov3相关文件：下载链接

olov3.weights 文件包含了预训练的网络权重；
olov3.weights下载
yolov3.cfg 文件包含 了网络配置；
yolov3.cfg下载
coco.names 文件包含了 COCO 数据集中的 80 个不同类别名.
coco.names下载
注意：要把这三个文件放在程序文件相同目录下，不然需要改动这三个文件的导入地址。

二、使用步骤

1.引入库

import cv2
import numpy as np

安装cv库：
pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.初始化配置

coco.names 包含了模型训练时的物体类别名. 首先读取该文件.
网络包含两部分：
yolov3.weights - 预训练的模型权重
yolov3.cfg - 网络配置文件
设置 DNN 后端为 OpenCV ，目标设置为 CPU. 也可以设置为 cv.dnn.DNN_TARGET_OPENCL 以在 GPU 上运行.注意当前 OpenCV 版本只支持 Intel 的 GPUs 测试。

# 获取摄像头或视频地址
cap = cv2.VideoCapture(r"./data/test.mp4")

# coco.names文件存储着80种已经训练好的识别类型名称，并且这些类别名称正好与yolo所训练的80种类别一一对应
classesFile = r"coco.names"
# 存储类型名称列表
classNames = []
with open(classesFile, "rt") as f:
    # 依照行读取数据
    classNames = f.read().splitlines()
# 显示所有类型名称
print(classNames)

# 配置yolov3
modelConfiguration = "yolov3.cfg"  # 配置文件
modelWeights = "yolov3.weights"  # 配置权重文件
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights)  # 将配置文件加入到dnn网络中
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)  # 将DNN后端设置成opencv
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)  # 将DNN前端设置成cpu驱动

3.设置网络

神经网络的输入图片需要以 blob 的特定格式组织.
当读取了一帧图片后，其需要经过 blobFromImage 函数的处理，以转换为网络的 input blob. 在该处理过程中，图片像素值被采用 1/255 的因子缩放到 [0, 1] 范围；且在不裁剪的情况下，将图片尺寸调整为 (416, 416).

注：并未进行任何减均值操作，因此，函数的均值参数采用的是 [0, 0, 0]。设置网络的输入图片的默认尺寸 ：inpWidth 和 inpHeight. 这里均设置为 416，也可以设置为 320 以得到更快的速度，设置为 608 以得到更好的精度.

输入图处理后输出的 blob，被作为网络输入，进行前向计算，以得到输出的预测边界框列表. 网络输出的预测框再进行后处理，以过滤低置信度的边界框.

OpenCV 的 Net 类的 forward 函数需要知道网络的最终输出层.

由于要对整个网络进行运行，因此，需要确认网络的最后一层.采用 getUnconnectedOutLayers() 函数来获取无连接的输出层的名字，这些层一般都是网络的输出层.

while True:
    # 读取数据
    success, frame = cap.read()
    # DNN网络的输入图像需要采用称为 blob 的特定格式
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255, (inpWidth, inpHeight), [0, 0, 0], True, False)
    # 将输出的blob作为传入网络的输入
    net.setInput(blob)
    # 获取输入层的名称
    layerNames = net.getLayerNames()
    # 获得输入层的最后一层，以此遍历整个网络
    outputNames = [layerNames[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
    outputs = net.forward(outputNames)
    findObjects(outputs, frame)
    # 显示图像
    cv2.imshow("img", frame)
    # 等待按键ESC
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

# 释放内存
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

4.帧处理

网络输出的每个边界框表示为 类别名 + 5个元素的向量.

向量的前 4 个元素分别为：center_x , center_y , width 和 height.

第 5 个元素表示包含物体的边界框的置信度.

其余的元素是与每个类别相关的置信度(概率). 边界框被分配到对应于最高分数的类别. box 的最高分数也被叫作 置信confidence. 如果 box 的置信低于给定阈值，则丢弃该边界框，并不进行进一步的后处理.

置信大于或等于给定置信阈值的 boxes，会进行 NMS 进一步处理，以减少重叠 boxes 的数量.

如果 nmsThreshold 参数过小，如 0.1，可能检测不到相同或不同类别的重叠物体.

如果 nmsThreshold 参数过大，如，1，则会得到同一个物体的多个框.

# yolov3检测并处理
def findObjects(outputs, img):
    hT, wT, cT = img.shape  # 获取原始帧图像的大小H,W
    bbox = []  # 创建存储先验框的坐标列表
    classIds = []  # 创建存储每帧检测到的类别信息名称
    confs = []  # 创建每帧读取的置信度值
    for output in outputs:  # 对所有类别遍历
        for det in output:  # 检测frame帧中的每个类别
            scores = det[5:]  # 获取该类别与80项全类别分别的相似概率
            classId = np.argmax(scores)  # 获得80项中最为相似的类别（相似概率值最大的类别）的下标
            confidence = scores[classId]  # 获取最大相似概率的值
            if confidence > confThreshold:  # 判断相似度阈值
                # 获取先验框的四个坐标点
                w, h = int(det[2] * wT), int(det[3] * hT)
                x, y = int((det[0] * wT) - w / 2), int((det[1] * hT) - h / 2)

                bbox.append([x, y, w, h])  # 将坐标添加到bbox中进行存储，便于对frame帧中所有类别的先验框坐标进行存储
                classIds.append(classId)  # 将frame中每一类别对应的编号（1-80），便于在输出文本时，与对应coconame文件中的类别名称进行输出
                confs.append(float(confidence))  # 对frame中识别出来的每一类信息进行最大抑制由参数nms阈值控制
    # 对frame中识别出来的每一类信息进行最大抑制由参数nms阈值控制
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(bbox, confs, confThreshold, nmsThreshold)
    for i in indices:
        box = bbox[i]  # 依次读取最大已知参数nms阈值的先验框坐标
        x, y, w, h = box[0], box[1], box[2], box[3]
        # print(x,y,w,h)
        # 对每个最终识别的目标进行矩形框选
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), 2)
        # 对应coco.names相应的类别名称和相似概率进行文字输出
        cv2.putText(img, f'{
    classNames[classIds[i]].capitalize()} {
    int(confs[i] * 100)}%',
                    (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 0, 255), 2)

完整代码：

import cv2
import numpy as np

# 获取摄像头或视频地址
cap = cv2.VideoCapture(r"./data/test.mp4")
# 识别置信度阈值
confThreshold = 0.5
# 最大抑制值
nmsThreshold = 0.2
# 网络输入图像的宽度和高度
inpWidth = 320
inpHeight = 320
# coco.names文件存储着80种已经训练好的识别类型名称，并且这些类别名称正好与yolo所训练的80种类别一一对应
classesFile = r"coco.names"
# 存储类型名称列表
classNames = []
with open(classesFile, "rt") as f:
    # 依照行读取数据
    classNames = f.read().splitlines()
# 显示所有类型名称
print(classNames)

# 配置yolov3
modelConfiguration = "yolov3.cfg"  # 配置文件
modelWeights = "yolov3.weights"  # 配置权重文件
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights)  # 将配置文件加入到dnn网络中
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)  # 将DNN后端设置成opencv
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)  # 将DNN前端设置成cpu驱动


# yolov3检测并处理
def findObjects(outputs, img):
    hT, wT, cT = img.shape  # 获取原始帧图像的大小H,W
    bbox = []  # 创建存储先验框的坐标列表
    classIds = []  # 创建存储每帧检测到的类别信息名称
    confs = []  # 创建每帧读取的置信度值
    for output in outputs:  # 对所有类别遍历
        for det in output:  # 检测frame帧中的每个类别
            scores = det[5:]  # 获取该类别与80项全类别分别的相似概率
            classId = np.argmax(scores)  # 获得80项中最为相似的类别（相似概率值最大的类别）的下标
            confidence = scores[classId]  # 获取最大相似概率的值
            if confidence > confThreshold:  # 判断相似度阈值
                # 获取先验框的四个坐标点
                w, h = int(det[2] * wT), int(det[3] * hT)
                x, y = int((det[0] * wT) - w / 2), int((det[1] * hT) - h / 2)

                bbox.append([x, y, w, h])  # 将坐标添加到bbox中进行存储，便于对frame帧中所有类别的先验框坐标进行存储
                classIds.append(classId)  # 将frame中每一类别对应的编号（1-80），便于在输出文本时，与对应coconame文件中的类别名称进行输出
                confs.append(float(confidence))  # 对frame中识别出来的每一类信息进行最大抑制由参数nms阈值控制
    # 对frame中识别出来的每一类信息进行最大抑制由参数nms阈值控制
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(bbox, confs, confThreshold, nmsThreshold)
    for i in indices:
        box = bbox[i]  # 依次读取最大已知参数nms阈值的先验框坐标
        x, y, w, h = box[0], box[1], box[2], box[3]
        # print(x,y,w,h)
        # 对每个最终识别的目标进行矩形框选
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 255), 2)
        # 对应coco.names相应的类别名称和相似概率进行文字输出
        cv2.putText(img, f'{
    classNames[classIds[i]].capitalize()} {
    int(confs[i] * 100)}%',
                    (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.6, (255, 0, 255), 2)


while True:
    # 读取数据
    success, frame = cap.read()
    # DNN网络的输入图像需要采用称为 blob 的特定格式
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255, (inpWidth, inpHeight), [0, 0, 0], True, False)
    # 将输出的blob作为传入网络的输入
    net.setInput(blob)
    # 获取输入层的名称
    layerNames = net.getLayerNames()
    # 获得输入层的最后一层，以此遍历整个网络
    outputNames = [layerNames[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
    outputs = net.forward(outputNames)
    findObjects(outputs, frame)
    # 显示图像
    cv2.imshow("img", frame)
    # 等待按键ESC
    if cv2.waitKey(10) == 27:
        break

# 释放内存
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

结果：

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总结

yolov3用来做目标检测的功能还有很多，以后慢慢多分享这类有趣的代码，这篇是初学篇，基本就是官方代码没啥修改和增加。还请多谅解。