MMEdu实现摄像头图像分类(Python版)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了MMEdu实现摄像头图像分类(Python版)。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。

先安装MMEdu库!

MMEdu安装:https://blog.csdn.net/zyl_coder/article/details/132483865

下面的代码请在Jupyter上运行,并自己准备数据集。若模型还未训练,请先在本地训练完模型后再进行模型推理。

import cv2
capture = cv2.VideoCapture(0)
from MMEdu import MMClassification as cls
model = cls(backbone='MobileNet')
checkpoint = '   '   #填写最佳权重文件
model.load_checkpoint( checkpoint = checkpoint)
while True:
    ret, frame = capture.read()
    frame = cv2.flip(frame,1)
    result = model.fast_inference(image=frame, show=False)
    x = model.print_result(result)
    text = ""
    if x[0]['标签'] == 0:
        text = '   '   #图像类别1
    else:
        text = '   '   #图像类别2
    cv2.putText(frame , text, (200, 100), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, (100, 200, 200), 5)

    cv2.imshow("video", frame)
    key = cv2.waitKey(50)
    #print(key)
    if key  == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()

 注意:1.因为我们是面对摄像头的,所以通过flip对摄像头获得的内容做了左右镜像;

            2.通过waitKey这个函数进行获取按下的键(以毫秒为单位,这里就是每50毫秒获取一                    次),当按下q键时,关闭视频。


本文内容为小编自己汇总,内容可能会有错误或疏漏,感谢大家的提议!

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到了这里,关于MMEdu实现摄像头图像分类(Python版)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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