python目标检测给图画框,bbox画到图上并保存案例

1. 什么是目标检测

目标检测是计算机视觉领域的一个重要方向，在实际应用中有很多场景，如自动驾驶、物品识别、安防监控等，涉及到的技术包括图像处理、深度学习、计算机视觉等领域。目标检测的任务是将图像中感兴趣的目标框出来并进行分类，是图像处理、计算机视觉、深度学习等领域研究的热门方向之一。

2. Python实现目标检测

Python是一个广泛应用于计算机视觉和深度学习领域的编程语言，它拥有丰富的库和工具，方便开发者快速实现各种图像处理任务。本教程将使用Python实现目标检测，并绘制出对应的目标框。

2.1 安装必要的模块

在进行目标检测之前，需要安装几个Python库和工具，包括OpenCV、NumPy、matplotlib和TensorFlow等。可以使用pip命令来安装这些库：

!pip install opencv-python numpy matplotlib tensorflow

2.2 加载预训练模型

在进行目标检测之前，需要加载一个训练好的模型，用于检测图像中的目标。这里使用的是TensorFlow Object Detection API中的SSD MobileNet V2模型，它是一个轻量级的模型，适合在移动设备等资源有限的情况下实现目标检测。

首先，需要下载SSD MobileNet V2模型的配置文件和预训练权重文件，可以使用以下命令将它们下载到本地：

!wget https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.config

!wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz
!tar -xvf ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz

配置文件ssd_mobilenet_v2_coco.config以及训练好的模型ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/frozen_inference_graph.pb需要放在同一目录下。

接下来，需要将模型利用TensorFlow加载到Python环境中：

import tensorflow as tf

# 加载模型
model = tf.saved_model.load('ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/saved_model')
model = model.signatures['serving_default']

3. 对图像进行目标检测

加载完毕模型之后，就可以使用它来进行目标检测。下面是示例图像，我们需要将其加载到Python环境中，然后进行目标检测：

import cv2

import numpy as np
# 读取图像
image_path = 'image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# 将图像转换为TensorFlow模型需要的格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_tensor = np.expand_dims(image, axis=0)
# 进行目标检测
output_dict = model(tf.constant(image_tensor))

目标检测完成后，需要将检测结果进行解析，然后将目标框画到图像上。以下是完整的实现代码：

import cv2

import numpy as np
# 读取图像
image_path = 'image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
# 将图像转换为TensorFlow模型需要的格式
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_tensor = np.expand_dims(image, axis=0)
# 进行目标检测
output_dict = model(tf.constant(image_tensor))
# 解析结果
num_detections = int(output_dict['num_detections'])
classes = output_dict['detection_classes'][0].numpy().astype(np.uint8)[:num_detections]
scores = output_dict['detection_scores'][0].numpy()[:num_detections]
boxes = output_dict['detection_boxes'][0].numpy()[:num_detections]
# 绘制目标框并保存图像
for i in range(num_detections):
    if scores[i] < 0.6:
        continue
    box = boxes[i]
    ymin, xmin, ymax, xmax = box
    xmin = int(xmin * image.shape[1])
    ymin = int(ymin * image.shape[0])
    xmax = int(xmax * image.shape[1])
    ymax = int(ymax * image.shape[0])
    cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)
cv2.imwrite('output.jpg', image)

运行以上代码后，目标框会被画到图像上，并保存到output.jpg文件中，效果如下图所示：

3.1 解析目标检测结果

目标检测的结果是一些包含目标位置、置信度和类别等信息的向量，需要对其进行解析以得到目标框的位置和类别。

首先，需要从模型的输出结果中获取目标数量、位置和置信度等信息：

num_detections = int(output_dict['num_detections'])

classes = output_dict['detection_classes'][0].numpy().astype(np.uint8)[:num_detections]
scores = output_dict['detection_scores'][0].numpy()[:num_detections]
boxes = output_dict['detection_boxes'][0].numpy()[:num_detections]

其中，num_detections代表图像中检测到的目标数量，classes是一个长度为num_detections的整数向量，代表每个目标的类别；scores是一个长度为num_detections的浮点数向量，代表每个目标的置信度；boxes是一个长度为num_detections的四元组向量，代表每个目标的位置。

然后，需要遍历每个目标框，并将其绘制到图像上：

for i in range(num_detections):

    if scores[i] < 0.6:
        continue
    box = boxes[i]
    ymin, xmin, ymax, xmax = box
    xmin = int(xmin * image.shape[1])
    ymin = int(ymin * image.shape[0])
    xmax = int(xmax * image.shape[1])
    ymax = int(ymax * image.shape[0])
    cv2.rectangle(image, (xmin, ymin), (xmax, ymax), (0, 255, 0), 2)

对于每个目标框，首先判断其置信度是否大于阈值（这里阈值设为0.6），如果小于阈值则跳过该目标框。然后，将目标框的坐标进行换算，从比例坐标转换到像素坐标，并使用cv2.rectangle函数绘制目标框。

4. 总结

本文介绍了使用Python实现目标检测的方法，并演示了如何绘制目标框并保存到图像中。目标检测是一个非常实用的技术，在很多场景下都有广泛的应用，希望本文能够对读者在这一方面有所启发。