opencv调用yolov3模型进行目标检测，以实例进行代码详解

opencv调用yolov3模型进行深度学习目标检测，以实例进行代码详解

对于yolo v3已经训练好的模型，opencv提供了加载相关文件，进行图片检测的类dnn。

下面对怎么通过opencv调用yolov3模型进行目标检测方法进行详解，付源代码

1、建立相关目录

在训练结果backup文件夹下，找到模型权重文件，拷到win的工程文件夹下

在cfg文件夹下，找到模型配置文件，yolov3-voc.cfg拷到win的工程文件夹下

在data文件夹下，找到voc.names，类别标签文件，拷到win的工程文件夹下

2代码详解

weightsPath='E:\deep_learn\yolov3_modeFile\yolov3-voc_25000.weights'# 模型权重文件
configPath="E:\deep_learn\yolov3_modeFile\yolov3-voc.cfg"# 模型配置文件
labelsPath = "E:\\deep_learn\\yolov3_modeFile\\voc.names"# 模型类别标签文件

引入模型的相关文件，这里需要使用yolo v3训练模型的三个文件

（1）模型权重文件 name.weights
（2）训练模型时的配置文件 yolov3-voc.cfg（一定和训练时一致，后面会提原因）
（3）模型类别的标签文件 voc.names

LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")

 从voc.names中得到标签的数组LABELS

我的模型识别的是车和人

voc,names文件内容

LABELS数组内容

COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3),dtype="uint8")#颜色  随机生成颜色框

根据类别个数随机生成几个颜色 ，用来后期画矩形框

[[ 33 124 191]
[211 63 59]]
boxes = []
confidences = []
classIDs = []

声明三个数组

（1）boxes 存放矩形框信息

（2）confidences 存放框的置信度

（3）classIDs 存放框的类别标签

三个数组元素一一对应，即boxes[0]、confidences[0]、classIDs[0]对应一个识别目标的信息，后期根据该信息在图片中画出识别目标的矩形框

net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath,weightsPath)

 加载 网络配置与训练的权重文件 构建网络

注意此处opencv2.7不行 ，没有dnn这个类，最好opencv版本在4.0以上，对应python用3.0以上版本

image = cv2.imread('E:\deep_learn\yolov3_detection_image\R1_WH_ZW_40_80_288.jpg')
(H,W) = image.shape[0:2]

 读入待检测的图片，得到图像的高和宽

ln = net.getLayerNames()

 得到 YOLO各层的名称，之后从各层名称中找到输出层

可以看到yolo的各层非常多，红框圈的’yolo_94’、’yolo_106’即为输出层，下面就需要通过代码找到这三个输出层，为什么是三个？跟yolo的框架结构有关，yolo有三个输出。对应的我们在训练模型时修改 yolov3-voc.cfg文件，修改的filters、classes也是三处，详细参考
https://blog.csdn.net/qq_32761549/article/details/90020725#8_darknetcfgyolov3voccfg_183 8. 修改./darknet/cfg/yolov3-voc.cfg文件

 下面就是在yolo的所有层名称ln中找出三个输出层，代码如下

out = net.getUnconnectedOutLayers()#得到未连接层得序号
x = []
for i in out:   # i=[200]
    x.append(ln[i[0]-1])    # i[0]-1    取out中的数字  [200][0]=200  ln(199)= 'yolo_82'
ln=x

yolo的输出层是未连接层的前一个元素，通过net.getUnconnectedOutLayers()找到未连接层的序号out= [[200] /n [267] /n [400] ]，循环找到所有的输出层，赋值给ln

最终ln = [‘yolo_82’, ‘yolo_94’, ‘yolo_106’]接下来就是将图像转化为输入的标准格式

blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416),swapRB=True, crop=False)

用需要检测的原始图像image构造一个blob图像，对原图像进行像素归一化1 / 255.0，缩放尺寸 (416, 416),，对应训练模型时cfg的文件 交换了R与G通道

 交换R与G通道通道是opencv在打开图片时交换了一次，此处交换即又换回来了

此时blob.shape=(1, 3, 416, 416)，四维。

可以用numpy里的squeeze()函数把秩为1的维度去掉，然后显示图片出来看看

image_blob = np.squeeze(blob)
cv2.namedWindow('image_blob', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('image_blob',np.transpose(image_blob,[1,2,0]))
cv2.waitKey(0)

 net.setInput(blob) #将blob设为输入
layerOutputs = net.forward(ln)  #ln此时为输出层名称  ，向前传播  得到检测结果

 将blob设为输入
ln此时为输出层名称 ，向前传播 得到检测结果。
此时layerOutputs即三个输出的检测结果， 

layerOutputs是一个含有三个矩阵的列表变量，三个矩阵对应三个层的检测结果，其中一层的检测结果矩阵如下图

是个507*7的矩阵，这个矩阵代表着检测结果，其中507就是这层检测到了507个结果（即507个矩形框），其中7就是矩形框的信息，为什么是7呢，这里解释下，7=5+2，5是矩

形框（x,y,w,h,c）2是2个类别分别的置信度（class0、class1）. 所以每一行代表一个检测结果。

接下来就是对检测结果进行处理与显示

在检测结果中会有很多每个类的置信度为0的矩形框，要把这些与置信度较低的框去掉

#接下来就是对检测结果进行处理
for output in layerOutputs:  #对三个输出层 循环
    for detection in output:  #对每个输出层中的每个检测框循环
        scores=detection[5:]  #detection=[x,y,h,w,c,class1,class2]
        classID = np.argmax(scores)#np.argmax反馈最大值的索引
        confidence = scores[classID]
        if confidence >0.5:#过滤掉那些置信度较小的检测结果
            box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
            (centerX, centerY, width, height)= box.astype("int")
            # 边框的左上角
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))
            # 更新检测出来的框
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)

 现在就将网络的检测结果提取了出来，框、置信度、类别。

可以先画一下看下效果

a=0
for box in  boxes:#将每个框画出来
    a=a+1
    (x,y)=(box[0],box[1])#框左上角
    (w,h)=(box[2],box[3])#框宽高
    if classIDs[a-1]==0: #根据类别设定框的颜色
        color = [0,0,255]
    else:
        color = [0, 255, 0]
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) #画框
    text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[a-1]], confidences[a-1])
    cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, color, 1)#写字
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

结果：

可以看到对于同一目标有几个矩形框，这需要对框进行非极大值抑制处理。

进行非极大值抑制的操作，opencv的dnn有个直接的函数

NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta=None, top_k=None)

bboxes需要操作的各矩形框对应咱程序的boxes

scores矩形框对应的置信度对应咱程序的confidences

score_threshold置信度的阈值，低于这个阈值的框直接删除

nms_threshold nms的阈值

非极大值的原理没有理解的话，里面的参数不好设置。

下面简单说下非极大值抑制的原理

1）先对输入检测框按置信度由高到低排序
2）挑选第一个检测框(即最高置信度，记为A）和其它检测框（记为B）进行iou计算
3）如果iou大于nmsThreshold， 那就将B清除掉
4）跳转到2）从剩余得框集里面找置信度最大得框和其它框分别计算iou
5）直到所有框都过滤完

NMSBoxes()函数返回值为最终剩下的按置信度由高到低的矩形框的序列号

进行非极大值抑制后，显示部分代码改一部分即可。直接给出代码

idxs=cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.2,0.3)
box_seq = idxs.flatten()#[ 2  9  7 10  6  5  4]
if len(idxs)>0:
    for seq in box_seq:
        (x, y) = (boxes[seq][0], boxes[seq][1])  # 框左上角
        (w, h) = (boxes[seq][2], boxes[seq][3])  # 框宽高
        if classIDs[seq]==0: #根据类别设定框的颜色
            color = [0,0,255]
        else:
            color = [0,255,0]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)  # 画框
        text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[seq]], confidences[seq])
        cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, color, 1)  # 写字
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

最终的检测结果

至此及用opencv加载yolo v3的模型，进行了一次图片的检测。

3、附源代码

#coding:utf-8
import numpy as np
import cv2
import os
weightsPath='E:\deep_learn\yolov3_modeFile\yolov3-voc_25000.weights'# 模型权重文件
configPath="E:\deep_learn\yolov3_modeFile\yolov3-voc.cfg"# 模型配置文件
labelsPath = "E:\\deep_learn\\yolov3_modeFile\\voc.names"# 模型类别标签文件
#初始化一些参数
LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("\n")
boxes = []
confidences = []
classIDs = []

#加载 网络配置与训练的权重文件 构建网络
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath,weightsPath)  
#读入待检测的图像
image = cv2.imread('E:\deep_learn\yolov3_detection_image\R1_WH_ZW_40_80_288.jpg')
#得到图像的高和宽
(H,W) = image.shape[0:2]


# 得到 YOLO需要的输出层
ln = net.getLayerNames()
out = net.getUnconnectedOutLayers()#得到未连接层得序号  [[200] /n [267]  /n [400] ]
x = []
for i in out:   # 1=[200]
    x.append(ln[i[0]-1])    # i[0]-1    取out中的数字  [200][0]=200  ln(199)= 'yolo_82'
ln=x
# ln  =  ['yolo_82', 'yolo_94', 'yolo_106']  得到 YOLO需要的输出层

 

#从输入图像构造一个blob，然后通过加载的模型，给我们提供边界框和相关概率
#blobFromImage(image, scalefactor=None, size=None, mean=None, swapRB=None, crop=None, ddepth=None)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416),swapRB=True, crop=False)#构造了一个blob图像，对原图像进行了图像的归一化，缩放了尺寸 ，对应训练模型

net.setInput(blob) #将blob设为输入？？？ 具体作用还不是很清楚
layerOutputs = net.forward(ln)  #ln此时为输出层名称  ，向前传播  得到检测结果

for output in layerOutputs:  #对三个输出层 循环
    for detection in output:  #对每个输出层中的每个检测框循环
        scores=detection[5:]  #detection=[x,y,h,w,c,class1,class2] scores取第6位至最后
        classID = np.argmax(scores)#np.argmax反馈最大值的索引
        confidence = scores[classID]
        if confidence >0.5:#过滤掉那些置信度较小的检测结果
            box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
            #print(box)
            (centerX, centerY, width, height)= box.astype("int")
            # 边框的左上角
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))
            # 更新检测出来的框
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)


idxs=cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.2,0.3)
box_seq = idxs.flatten()#[ 2  9  7 10  6  5  4]
if len(idxs)>0:
    for seq in box_seq:
        (x, y) = (boxes[seq][0], boxes[seq][1])  # 框左上角
        (w, h) = (boxes[seq][2], boxes[seq][3])  # 框宽高
        if classIDs[seq]==0: #根据类别设定框的颜色
            color = [0,0,255]
        else:
            color = [0,255,0]
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)  # 画框
        text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[seq]], confidences[seq])
        cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.3, color, 1)  # 写字
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)