基于Python实现一键找出磁盘里所有猫照
目录
- 前言
- 1.准备
- 2.编写代码
- 3.批量自动识别
- 4.完整代码
前言
最近在整理我磁盘上的照片,发现不少猫照,突然觉得若能把这些猫照都挑出来,观察它们的成长轨迹也是一件不错的事情。一张一张的找实在是太费劲了,能不能自动化地找出来呢?
目标检测,是许多计算机视觉应用的重中之重,比如说我们上次的实例分割:Python 20行代码批量自动抠图,人体关键点提取、人脸识别等。而我们这一次,是要识别猫照。由于时间不多,我们没有时间收集训练集,那么有没有已经训练好的目标检测模型呢?
这时候就要搬出paddlehub了,puddlehub有一个模型叫做YOLOv3,基于 Joseph Redmon和Ali Farhadi提出的单阶段检测器。该检测器与达到同样精度的传统目标检测方法相比,推断速度能达到接近两倍。
YOLOv3将输入图像分成S*S个格子,每个格子预测B个bounding box,每个bounding box预测内容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C个类别的概率,因此我们不仅能够找出猫的照片,还能定位它的位置!甚至能自动数出一张照片里有多少只猫!
1.准备
开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,可以访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。
(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda,它内置了Python和pip.
(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器,它有许多的优点
为了实现识别猫的功能,我们需要安装 paddlepaddle, 进入他们的官方网站就有详细的指引
根据你自己的情况选择这些选项,最后一个CUDA版本,由于本实验不需要训练数据,也不需要太大的计算量,所以直接选择CPU版本即可。选择完毕,下方会出现安装指引,不得不说,Paddlepaddle 这些方面做的还是比较贴心的。
要注意,如果你的Python3环境变量里的程序名称是Python,记得将python3 xxx 语句改为Python xxx 如下进行安装:
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
你还需要安装paddlehub:
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub
2.编写代码
我们先试试单图片识别,找到猫猫:
新建predict.py文件,存放猫照在当前文件夹的imgs文件夹下,命名为c1.jpg. 输入以下代码:
import paddlehub as hub # 加载模型 yolov3 = hub.Module(name="yolov3_darknet53_coco2017") # 图片位置 test_img_path = "imgs/c1.jpg" # 输入图片 input_dict = {"image": [test_img_path]} # 输出结果 results = yolov3.object_detection(data=input_dict) for result in results: print(result['path']) print(result['data'])
在终端/CMD输入以下命令运行文件:
python predict.py # [{'left': 684.79376, 'right': 2024.4724, 'top': 961.53644, 'bottom': 2299.855, 'label': 'cat', 'confidence': 0.94765514}, {'left': 1461.0829, 'right': 3853.3633, 'top': 621.53064, 'bottom': 2769.5376, 'label': 'cat', 'confidence': 0.8093604}]
可以看到,识别到了两只猫,其中第一只猫顶部位置为961,右部位置为2024,左部位置为684,底部位置为2299。根据这个位置,编写代码,用于框出相应位置的猫:
def paint_rect(input_img: str, output_path: str, labels: list, position: list): """ 画出矩形 :param input_img: 输入图片 :param output_path: 输出图片 :param labels: 标签 :param positions: 坐标 公众号:Python实用宝典 """ img = cv2.imread(input_img) for position in positions: print(position) # 画矩形框, 输入参数分别为图像、左上角坐标、右下角坐标、颜色数组、粗细 cv2.rectangle( img, (position['left'], position['top']), (position['right'], position['bottom']), (0, 255, 0), thickness=10 ) if 'cat' in labels: # 若是猫,则存到另一个地方 shutil.move(input_img, output_path + os.sep + input_img.split('/')[-1]) cv2.imwrite(output_path + os.sep + 'rect_%s' % input_img.split('/')[-1], img)
效果如下:
3.批量自动识别
这样,我们就有思路进行自动识别了,首先获得该文件夹下所有的图片,其次,将这些图片都放入分类器中进行分类,最后,再根据分类的标签将其提取出来移动到其他地方。
获得该文件夹下所有图片:
def get_all_path(dirpath, *suffix): """ 获得所有路径 @param dirpath: 目录 @param *suffix: 后缀 公众号:Python实用宝典 """ path_array = [] for r, ds, fs in os.walk(dirpath): for fn in fs: if os.path.splitext(fn)[1] in suffix: fname = os.path.join(r, fn) path_array.append(fname) return path_array # 获得所有jpg和png图片 image_paths = get_all_path(source_path, '.jpg', '.JPG', 'png', 'PNG')
放入分类器中分类:
# 加载模型 yolov3 = hub.Module(name="yolov3_darknet53_coco2017") # 输入图片 input_dict = {"image": image_paths} # 输出结果 results = yolov3.object_detection(data=input_dict, labels=['cat'])
根据标签画框并移动:
def paint_rect(input_img: str, output_path: str, labels: list, position: list): """ 画出矩形 :param input_img: 输入图片 :param output_path: 输出图片 :param labels: 标签 :param positions: 坐标 公众号:Python实用宝典 """ img = cv2.imread(input_img) for position in positions: # 画矩形框, 输入参数分别为图像、左上角坐标、右下角坐标、颜色数组、粗细 cv2.rectangle( img, (position['left'], position['top']), (position['right'], position['bottom']), (0, 255, 0), thickness=10 ) if 'cat' in labels: # 若是猫,则存到另一个地方 shutil.move(input_img, output_path + os.sep + input_img.split('/')[-1]) cv2.imwrite(output_path + os.sep + 'rect_%s' % input_img.split('/')[-1], img) results = yolov3.object_detection(data=input_dict, labels=['cat']) for result in results: path = result['path'] labels = [] positions = [] for target in result['data']: labels.append(target.get('label', '')) positions.append({ 'left': target.get('left', -1), 'top': target.get('top', -1), 'right': target.get('right', -1), 'bottom': target.get('bottom', -1) }) paint_rect(path, target_path, labels, positions)
4.完整代码
import paddlehub as hub import cv2 import os import shutil def get_all_path(dirpath, *suffix): """ 获得所有路径 @param dirpath: 目录 @param *suffix: 后缀 """ path_array = [] for r, ds, fs in os.walk(dirpath): for fn in fs: if os.path.splitext(fn)[1] in suffix: fname = os.path.join(r, fn) path_array.append(fname) return path_array def paint_rect(input_img: str, output_path: str, labels: list, position: list): """ 画出矩形 :param input_img: 输入图片 :param output_path: 输出图片 :param labels: 标签 :param positions: 坐标 """ img = cv2.imread(input_img) for position in positions: # 画矩形框, 输入参数分别为图像、左上角坐标、右下角坐标、颜色数组、粗细 cv2.rectangle( img, (position['left'], position['top']), (position['right'], position['bottom']), (0, 255, 0), thickness=10 ) if 'cat' in labels: # 若是猫,则存到另一个地方 shutil.move(input_img, output_path + os.sep + input_img.split('/')[-1]) cv2.imwrite(output_path + os.sep + 'rect_%s' % input_img.split('/')[-1], img) if __name__ == '__main__': source_path = './imgs/' target_path = './target/' # 获得所有jpg和png图片 image_paths = get_all_path(source_path, '.jpg', '.JPG', 'png', 'PNG') # 加载模型 yolov3 = hub.Module(name="yolov3_darknet53_coco2017") # 输入图片 input_dict = {"image": image_paths} # 输出结果 results = yolov3.object_detection(data=input_dict, labels=['cat']) for result in results: path = result['path'] labels = [] positions = [] print(path) for target in result['data']: labels.append(target.get('label', '')) positions.append({ 'left': target.get('left', -1), 'top': target.get('top', -1), 'right': target.get('right', -1), 'bottom': target.get('bottom', -1) }) paint_rect(path, target_path, labels, positions)
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