使用 YOLO 进行自定义对象检测
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2024-05-04 10:05
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我们知道我们可以专门检测一些对象。那么我们如何训练系统检测自定义对象呢？让我们一步一步来。
1. 创建数据集
机器是通过数据集学习的。数据集必须包含图像和标签。例如，让我的目标是创建一个检测坦克的系统。
我准备了从网上下载的坦克图片。然后我们需要使用第三方工具对图像进行标记，例如；LabelImg、MakeSense 等。我们将在此示例中使用 MakeSense，可以在此处访问它：https://www.makesense.ai/
上传完所有图片后，点击 Object Detection 选择。你会看到你上传的照片。你需要标记对象的区域。
我们标记了对象的区域。（如果图像有很多对象，则必须标记所有对象。）然后查看页面右侧的“标签”。
单击加号图标并在那里输入对象的名称。
现在我们的数据集准备好了！让我们下载数据集。
准备的数据集如上图。
2. 使用 Colab 进行训练
我们将使用 Google Colab 进行训练。
什么是 Colab？
Colaboratory，简称“Colab”，是谷歌研究院的一款产品。Colab 允许任何人通过浏览器编写和执行任意 python 代码，特别适合机器学习、数据分析和教育。
GPU 训练比 CPU 训练更快。
按照以下步骤进行训练
-
打开 Google Drive，创建一个名为“yolov3”的文件夹 -
将你的数据集上传为“images.zip” -
从此处链接下载训练文件“Train_YoloV3.ipynb” ：https://github.com/turgay2317/yolov3-training-files -
打开 Colab：https://colab.research.google.com/ -
选择“上传”选项卡，并选择下载训练文件“Train_YoloV3.ipynb”
上传过程结束后，你会遇到如下页面。
该文件应用了这些步骤；检查 Nvidia GPU，安装 Google Drive，克隆和编译 DarkNet，为标签创建 obj.names 文件，从 images.zip 中提取图像，开始训练
训练结束后可以查看Google Drive/yolov3目录下的权重文件。
我们将使用权重文件。下载它。
3. 准备所有检测文件
我们将使用这些文件：
-
yolov3_training_last.weights -> 训练文件 -
coco.names -> 包含特定对象的标签 -
yolo_object_detection.py -> 使用 OpenCV 进行对象检测 -
yolov3_testing.cfg -> 一些配置
你可以从这里下载其他文件：https://github.com/turgay2317/yolov3-training-files
4. 运行自定义对象检测
不要忘记安装 OpenCV 和所需的库。然后运行“yolo_object_detection.py”文件！
import cv2
import numpy as np
import glob
import random
net = cv2.dnn.readNet("yolov3_training_last.weights", "yolov3_testing.cfg")
classes = ["Tank"]
images_path = glob.glob(r"tests/*.jpeg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
random.shuffle(images_path)
for img_path in images_path:
# Loading image
img = cv2.imread(img_path)
img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)
height, width, channels = img.shape
# Detecting objects
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# Showing informations on the screen
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.3:
# Object detected
print(class_id)
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
# Rectangle coordinates
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
print(indexes)
font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
color = colors[class_ids[i]]
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(img, label, (x, y + 30), font, 3, color, 2)
cv2.imshow("Image", img)
key = cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
检测实例
最后，你可以看到我们的检测成功了。现在我们的系统可以检测到坦克。
5. 视频中的自定义对象检测
import cv2
import numpy as np
import time
# Load Yolo
net = cv2.dnn.readNet("yolov3_training_last.weights", "yolov3_testing.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
# Loading image
cap = cv2.VideoCapture("tests/test.mp4")
font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
starting_time = time.time()
frame_id = 0
while True:
_, frame = cap.read()
frame_id += 1
height, width, channels = frame.shape
# Detecting objects
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# Showing informations on the screen
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.1:
# Object detected
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
# Rectangle coordinates
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.8, 0.3)
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
confidence = confidences[i]
color = colors[class_ids[i]]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(frame, label + " " + str(round(confidence, 2)), (x, y + 30), font, 3, color, 3)
elapsed_time = time.time() - starting_time
fps = frame_id / elapsed_time
cv2.putText(frame, "FPS: " + str(round(fps, 2)), (10, 50), font, 4, (0, 0, 0), 3)
cv2.imshow("Image", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
6. 相机的自定义对象检测
import cv2
import numpy as np
import time
# Load Yolo
net = cv2.dnn.readNet("yolov3_training_last.weights", "yolov3_testing.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))
# Loading image
cap = cv2.VideoCapture(0)
font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN
starting_time = time.time()
frame_id = 0
while True:
_, frame = cap.read()
frame_id += 1
height, width, channels = frame.shape
# Detecting objects
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# Showing informations on the screen
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.1:
# Object detected
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
# Rectangle coordinates
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.8, 0.3)
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
confidence = confidences[i]
color = colors[class_ids[i]]
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(frame, label + " " + str(round(confidence, 2)), (x, y + 30), font, 3, color, 3)
elapsed_time = time.time() - starting_time
fps = frame_id / elapsed_time
cv2.putText(frame, "FPS: " + str(round(fps, 2)), (10, 50), font, 4, (0, 0, 0), 3)
cv2.imshow("Image", frame)
key = cv2.waitKey(1)
if key == 27:
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
因此，你现在可以检测自定义对象！
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