76486

Python: распознавание объектов в реальном времени

В этой статье мы будем разбирать код программы, в которой используется Deep Learning и OpenCV. Её суть: распознавание объектов в реальном времени.

Содержание статьи:

Этот пост разделён на две части. В первой части мы рассмотрим реализацию распознавания объектов в реальном времени, используем deep-learning и OpenCV, чтобы работать с видео потоками и видеофайлами. В этом нам поможет высокоэффективный класс VideoStream, подробнее о нём читайте здесь.

Оттуда мы возьмём Deep Learning, код для обнаружения объекта и код для измерения FPS.

Часть 1: распознавание объектов в реальном времени - работаем с кодом

Чтобы сделать детектор объектов в реальном времени, нам потребуется:

  1. Получить доступ к нашей веб-камере/видео потоку.
  2. Применить распознавание объекта для каждого кадра.

Чтобы посмотреть, как это делается, откройте новый файл, назовите его real_time_object_detection.py и вставьте следующий код:

# import the necessary packages
from imutils.video import VideoStream
from imutils.video import FPS
import numpy as np
import argparse
import imutils
import time
import cv2

Мы начали с импортирования библиотек (на строках 2-8). Для этого вам необходим imutils и OpenCV.

Пишем код для работы с командной строкой.

Далее анализируем аргументы командной строки:

# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-p", "--prototxt", required=True,
	help="path to Caffe 'deploy' prototxt file")
ap.add_argument("-m", "--model", required=True,
	help="path to Caffe pre-trained model")
ap.add_argument("-c", "--confidence", type=float, default=0.2,
	help="minimum probability to filter weak detections")
args = vars(ap.parse_args())
  • --prototxt : Путь к prototxt Caffe файлу.
  • --model : Путь к предварительно подготовленной модели.
  • --confidence : Минимальный порог валидности (сходства) для распознавания объекта (значение по умолчанию - 20%).

Добавляем основные объекты.

Затем мы инициализируем список классов и набор цветов:

# initialize the list of class labels MobileNet SSD was trained to
# detect, then generate a set of bounding box colors for each class
CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat",
	"bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
	"dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep",
	"sofa", "train", "tvmonitor"]
COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3))

На строках 22-26 мы инициализируем метки CLASS и соответствующие случайные цвета.

Теперь загрузим модель и настроим наш видео поток:

# load our serialized model from disk
print("[INFO] loading model...")
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(args["prototxt"], args["model"])
 
# initialize the video stream, allow the cammera sensor to warmup,
# and initialize the FPS counter
print("[INFO] starting video stream...")
vs = VideoStream(src=0).start()
time.sleep(2.0)
fps = FPS().start()

Загружаем нашу сериализованную модель, предоставляя ссылки на prototxt и модели (строка 30) - обратите внимание, насколько это просто в OpenCV.

Затем инициализируем видео поток (это может быть видеофайл или веб-камера). Сначала запускаем VideoStream (строка 35), затем мы ждём, пока камера включится (строка 36), и, наконец, начинаем отсчёт кадров в секунду (строка 37). Классы VideoStream и FPS являются частью пакета imutils.

Пишем код для работы с кадрами.

Теперь проходим по каждому кадру (чтобы увеличить скорость, можно пропускать кадры).

# loop over the frames from the video stream
while True:
	# grab the frame from the threaded video stream and resize it
	# to have a maximum width of 400 pixels
	frame = vs.read()
	frame = imutils.resize(frame, width=400)

	# grab the frame dimensions and convert it to a blob
	(h, w) = frame.shape[:2]
	blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame, (300, 300)),
		0.007843, (300, 300), 127.5)

	# pass the blob through the network and obtain the detections and
	# predictions
	net.setInput(blob)
	detections = net.forward()

Первое, что мы делаем - считываем кадр (строка 43) из потока, затем заменяем его размер (строка 44).

Поскольку чуть позже нам понадобится ширина и высота, получим их сейчас (строка 47). Затем следует преобразование кадра в blob с модулем dnn (строки 48 и 49).

Теперь к сложному: мы устанавливаем blob как входные данные в нашу нейросеть (строка 53) и передаём эти данные через net (строка 54), которая обнаруживает наши предметы.

"Фильтруем" объекты.

На данный момент, мы обнаружили объекты в видео потоке. Теперь пришло время посмотреть на значения валидности и решить, должны ли мы нарисовать квадрат вокруг объекта и повесить лейбл.

	# loop over the detections
	for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
		# extract the confidence (i.e., probability) associated with
		# the prediction
		confidence = detections[0, 0, i, 2]

		# filter out weak detections by ensuring the `confidence` is
		# greater than the minimum confidence
		if confidence > args["confidence"]:
			# extract the index of the class label from the
			# `detections`, then compute the (x, y)-coordinates of
			# the bounding box for the object
			idx = int(detections[0, 0, i, 1])
			box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
			(startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

			# draw the prediction on the frame
			label = "{}: {:.2f}%".format(CLASSES[idx],
				confidence * 100)
			cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),
				COLORS[idx], 2)
			y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
			cv2.putText(frame, label, (startX, y),
				cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2)

Мы начинаем проходить циклами через наши detections, помня, что несколько объектов могут быть восприняты как единое изображение. Мы также делаем проверку на валидность (т.е. вероятность) для каждого обнаружения. Если валидность достаточно велика (т.е. выше заданного порога), отображаем предсказание в терминале, а также рисуем на видео потоке предсказание (обводим объект в цветной прямоугольник и вешаем лейбл).

Давайте разберём по строчкам:

Проходим по detections, получаем значение валидности (строка 60).

Если значение валидности выше заданного порога (строка 64), извлекаем индекс лейбла в классе (строка 68) и высчитываем координаты рамки вокруг обнаруженного объекта (строка 69).

Затем, извлекаем (x;y)-координаты рамки (строка 70), которые будем использовать для отображения прямоугольника и текста.

Делаем текстовый лейбл, содержащую имя из CLASS и значение валидности (строки 73 и 74).

Также, рисуем цветной прямоугольник вокруг объекта, используя цвета класса и раннее извлечённые (x;y)-координаты (строки 75 и 76).

В целом, нужно, чтобы лейбл располагался над цветным прямоугольником, однако, может возникнуть такая ситуация, что сверху будет недостаточно места, поэтому в таких случаях выводим лейбл под верхней стороной прямоугольника (строка 77).

Наконец, мы накладываем цветной текст и рамку на кадр, используя значение 'y', которое мы только что вычислили (строки 78 и 79).

Оставшиеся задачи:

  1. Отображение кадра
  2. Проверка ключа выхода
  3. Обновление счётчика FPS
# show the output frame
	cv2.imshow("Frame", frame)
	key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
 
	# if the `q` key was pressed, break from the loop
	if key == ord("q"):
		break
 
	# update the FPS counter
	fps.update()

Код вверху довольно очевиден: во-первых, выводим кадр (строка 82). Затем фиксируем нажатие клавиши (строка 83), проверяя, не нажата ли клавиша "q" (quit). Если условие истинно, мы выходим из цикла (строки 86 и 87).

Наконец, обновляем наш счётчик FPS (строка 90).

Если происходит выход из цикла (нажатие клавиши "q" или конец видео потока), у нас есть вещи, о которых следует позаботиться:

# stop the timer and display FPS information
fps.stop()
print("[INFO] elapsed time: {:.2f}".format(fps.elapsed()))
print("[INFO] approx. FPS: {:.2f}".format(fps.fps()))
 
# do a bit of cleanup
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

При выходе из цикла, останавливаем счётчик FPS (строка 92) и выводим информацию о конечном значении FPS в терминал (строки 93 и 94).

Закрываем окно программы (строка 97), прекращая видео поток (строка 98).

Если вы зашли так далеко, вероятно, вы готовы попробовать программу на своей веб-камере. Чтобы посмотреть, как это делается, перейдём к следующему разделу.

Часть 2: тестируем распознавание объектов в реальном времени на веб-камере

Чтобы увидеть детектор объектов в реальном времени в действии, убедитесь, что вы скачали исходники и предварительно подготовленную Convolutional Neural Network.

Оттуда открываете терминал и выполняете следующие команды:

$ python real_time_object_detection.py \
	--prototxt MobileNetSSD_deploy.prototxt.txt \
	--model MobileNetSSD_deploy.caffemodel
[INFO] loading model...
[INFO] starting video stream...
[INFO] elapsed time: 55.07
[INFO] approx. FPS: 6.54

При условии, что OpenCV может получить доступ к вашей веб-камере, вы должны увидеть выходной кадр с любыми обнаруженными объектами. Я привёл примеры результатов в видео ниже:

Заметьте, что распознаватель объектов может обнаруживать не только меня (человека), но и диван, на котором я сижу и стул рядом со мной. И всё это в реальном времени.

Код здесь

Оригинал здесь

РУБРИКИ В СТАТЬЕ

Комментарии

BUG
LIVE