如何使用python實現目標檢測給圖畫框,bbox畫到圖上并保存案例

這篇文章主要介紹了如何使用python實現目標檢測給圖畫框,bbox畫到圖上并保存案例，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

代碼如下

import os
import xml.dom.minidom
import cv2 as cv
 
ImgPath = 'C:/Users/49691/Desktop/gangjin/gangjin_test/JPEGImages/'
AnnoPath = 'C:/Users/49691/Desktop/gangjin/gangjin_test/Annotations/' #xml文件地址
save_path = ''
def draw_anchor(ImgPath,AnnoPath,save_path):
  imagelist = os.listdir(ImgPath)
  for image in imagelist:
 
    image_pre, ext = os.path.splitext(image)
    imgfile = ImgPath + image
    xmlfile = AnnoPath + image_pre + '.xml'
    # print(image)
    # 打開xml文檔
    DOMTree = xml.dom.minidom.parse(xmlfile)
    # 得到文檔元素對象
    collection = DOMTree.documentElement
    # 讀取圖片
    img = cv.imread(imgfile)
 
    filenamelist = collection.getElementsByTagName("filename")
    filename = filenamelist[0].childNodes[0].data
    print(filename)
    # 得到標簽名為object的信息
    objectlist = collection.getElementsByTagName("object")
 
    for objects in objectlist:
      # 每個object中得到子標簽名為name的信息
      namelist = objects.getElementsByTagName('name')
      # 通過此語句得到具體的某個name的值
      objectname = namelist[0].childNodes[0].data
 
      bndbox = objects.getElementsByTagName('bndbox')
      # print(bndbox)
      for box in bndbox:
        x1_list = box.getElementsByTagName('xmin')
        x1 = int(x1_list[0].childNodes[0].data)
        y1_list = box.getElementsByTagName('ymin')
        y1 = int(y1_list[0].childNodes[0].data)
        x2_list = box.getElementsByTagName('xmax')  #注意坐標，看是否需要轉換
        x2 = int(x2_list[0].childNodes[0].data)
        y2_list = box.getElementsByTagName('ymax')
        y2 = int(y2_list[0].childNodes[0].data)
        cv.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (255, 255, 255), thickness=2)
        cv.putText(img, objectname, (x1, y1), cv.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, (0, 255, 0),
              thickness=2)
        # cv.imshow('head', img)
        cv.imwrite(save_path+'/'+filename, img)  #save picture

補充知識：深度學習python之用Faster-rcnn 檢測結果（txt文件） 在原圖畫出box

使用Faster-rcnn 的test_net.py 檢測網絡的mAP等精度會生成一個檢測結果（txt文件），格式如下：

000004 0.972 302.8 94.5 512.0 150.0
000004 0.950 348.1 166.1 512.0 242.9
000004 0.875 1.0 25.7 292.6 126.3
000004 0.730 1.0 138.5 488.3 230.0
000004 0.699 1.0 120.9 145.5 139.9
000004 0.592 54.4 227.4 431.9 343.4
000004 0.588 1.0 159.8 18.8 231.6
000004 0.126 1.0 247.1 342.3 270.0
000004 0.120 1.0 225.4 185.7 309.3

每行分別為 名稱 檢測概率 xmin ymin xmax ymax

問題在于每一行只顯示一個box數據，每幅圖像可能包括多個box，需要判斷提取的多行數據是不是屬于同一圖片

下面使用python提取這些數據，在原圖上畫出box并且保存起來

import os
import os.path
import numpy as np
import xml.etree.ElementTree as xmlET
from PIL import Image, ImageDraw
import cPickle as pickle 

txt_name = 'comp4_8a226fd7-753d-40fc-8013-f68d2a465579_det_test_ship.txt'
file_path_img = '/home/JPEGImages'
save_file_path = '/home/detect_results'


source_file = open(txt_name)

img_names = []
for line in source_file:
  staff = line.split()
  img_name = staff[0]
  img_names.append(img_name)

name_dict = {}
for i in img_names:
  if img_names.count(i)>0:
    name_dict[i] = img_names.count(i) 

source_file.close()

source_file = open(txt_name)
for idx in name_dict:
  img = Image.open(os.path.join(file_path_img, idx + '.jpg')) 
  draw = ImageDraw.Draw(img)
  for i in xrange(name_dict[idx]):
    line = source_file.readline()
    staff = line.split()
    score = staff[1]
    box = staff[2:6]
    draw.rectangle([int(np.round(float(box[0]))), int(np.round(float(box[1]))), 
          int(np.round(float(box[2]))), int(np.round(float(box[3])))], outline=(255, 0, 0))
  img.save(os.path.join(save_file_path, idx + '.jpg')) 

source_file.close()

運行完即可在保存文件夾中得到效果圖。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“如何使用python實現目標檢測給圖畫框,bbox畫到圖上并保存案例”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關注億速云行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!