Bildirim
A
@aydinn.altunn
"er": Geleneksel rütbe sistemi koşulları geçerlidir.
Diğer rütbeleri gör
Gönderileri
aydinn.altunn (Aydın Altun) · İş ve Sektörel Programlar altına konu açtı.
4 yıl
python kullanarak insan tespiti
herkese selam , proje ödevi olarak almıs olduğum(maalesef) insan tespiti algoritması yazmam gerek , bende baslangıc olarak ssd-mobile-net algoritmasını kullanmaya karar verdim . İnsanları resimler üzerinden tespit edip ,etrafına çizdirilen diktortgenin bilgilerini ve doğruluk oranını bastırmam gerek. Aşağıda yazdığım kod ise 0 veriyor . Bilen arkadaşlar yardımcı olursa çok makbule geçer.
Bide main() nin içine print(confidence) veya print(person_box) yazdığımda 0 ve [] veriyor.
import cv2 import numpy as np import imutils import warnings import os from PIL import Image warnings.filterwarnings("ignore") CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep","sofa", "train", "tvmonitor"] def load_mobile_net(): protopath = "MobileNetSSD_deploy.prototxt" modelpath = "MobileNetSSD_deploy.caffemodel" detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt=protopath, caffeModel=modelpath) return detector def load_image(image_path): img = cv2.imread(image_path) #img = cv2.resize(img,fx = 0.4,fy=0.4) Height,Width= img.shape[:2] return img,Height,Width def find_dim(image_path): img = cv2.imread(image_path) Heigth,Width= img.shape[:2] return Height,Width def detect_object(img,detector): blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.007843, (320,320), 127.5) detector.setInput(blob) person_detections = detector.forward() return blob,person_detections def get_box_dimensions(person_detections): for i in np.arange(0, person_detections.shape[2]): bbox = [] confidence = person_detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.5: idx = int(person_detections[0, 0, i, 1]) if CLASSES[idx] != "person": continue bbox.append(person_detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([800, 400, 800, 400])) (startX, startY, endX, endY) = person_box.astype("int") return bbox , confidence def main(): PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = 'testing' TEST_IMAGE_PATHS = [ os.path.join(PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR, 'image{}.jpg'.format(i)) for i in range(1, 3)] for image_path in TEST_IMAGE_PATHS: model = load_mobile_net() image,H,W = load_image(image_path) blob,person_detections = detect_object(image,model) person_box , confidence = get_box_dimensions(person_detections) main()Kod
Yığını:
Hakkında
Konum: İzmir
Temel Bilgiler ve İstatistikler
Aktiflik: Şu anda DH'de değil
Son Giriş: 4 yıl önce
Son Mesaj Zamanı: 4 yıl
Mesaj Sayısı: 1
Gerçek Toplam Mesaj Sayısı: 1
İkinci El Bölümü Mesajları: 0
Konularının görüntülenme sayısı: 137 (Bu ay: 2)
Toplam aldığı artı oy sayısı: 0 (Bu hafta: 0)
En çok mesaj yazdığı forum bölümü: Yazılım Genel
Son Giriş: 4 yıl önce
Son Mesaj Zamanı: 4 yıl
Mesaj Sayısı: 1
Gerçek Toplam Mesaj Sayısı: 1
İkinci El Bölümü Mesajları: 0
Konularının görüntülenme sayısı: 137 (Bu ay: 2)
Toplam aldığı artı oy sayısı: 0 (Bu hafta: 0)
En çok mesaj yazdığı forum bölümü: Yazılım Genel
Mesajları
İkinci El Referansları