OpenCV图像处理——DNN模块

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了OpenCV图像处理——DNN模块。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

总目录

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二十三、DNN模块

23.1、背景

随着计算机视觉的流行,opencv 也专门开发了 dnn 模块来实现 深度神经网络相关 的功能;

  • opencv 无法训练模型,但它支持载入其他深度学习框架训练好的模型,并使用该模型进行预测 inference;

  • opencv 在载入模型时会使用 dnn 模块对模型进行重写,使得模型运行效率更高;

支持的深度学习框架:tensorflow、pytorch、caffe、DLDT、Darknet

  • 本文采用 caffe ------ cv2.dnn.readNetFromCaffe()
    opencv dnn,深度学习,# OpenCV,Python,opencv,图像处理,dnn

23.2、实现

utils_paths.py 读取图像数据

bolb_from_images.py 主函数

导入工具包

# 导入工具包
import utils_paths
import numpy as np
import cv2

预处理

# 标签文件处理
rows = open("synset_words.txt").read().strip().split("\n")
classes = [r[r.find(" ") + 1:].split(",")[0] for r in rows]

# Caffe所需配置文件
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("bvlc_googlenet.prototxt", "bvlc_googlenet.caffemodel")

# 图像路径
imagePaths = sorted(list(utils_paths.list_images("images/")))

单个图像

cv2.dnn.blobFromImage()

# 图像数据预处理
image = cv2.imread(imagePaths[0])
resized = cv2.resize(image, (224, 224))
# image scalefactor size mean swapRB 
blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized, 1, (224, 224), (104, 117, 123))
print("First Blob: {}".format(blob.shape))

# 得到预测结果
net.setInput(blob)
preds = net.forward()

# 排序,取分类可能性最大的
idx = np.argsort(preds[0])[::-1][0]
text = "Label: {}, {:.2f}%".format(classes[idx], preds[0][idx] * 100)
cv2.putText(image, text, (5, 25),  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)

# 显示
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

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多个图像

注意有s cv2.dnn.blobFromImages()

# Batch数据制作
images = []

# 方法一样,数据是一个batch
for p in imagePaths[1:]:
	image = cv2.imread(p)
	image = cv2.resize(image, (224, 224))
	images.append(image)

# blobFromImages函数,注意有s
blob = cv2.dnn.blobFromImages(images, 1, (224, 224), (104, 117, 123))
print("Second Blob: {}".format(blob.shape))

# 获取预测结果
net.setInput(blob)
preds = net.forward()
for (i, p) in enumerate(imagePaths):
	image = cv2.imread(p)
	idx = np.argsort(preds[i])[::-1][0]
	text = "Label: {}, {:.2f}%".format(classes[idx], preds[i][idx] * 100)
	cv2.putText(image, text, (5, 25),  cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 0, 255), 2)
	cv2.imshow("Image", image)
	cv2.waitKey(0)

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23.3、源码

https://github.com/lzh66666/dnn_blob文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-519824.html

到了这里,关于OpenCV图像处理——DNN模块的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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