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b4c73d67
编写于
4月 07, 2021
作者:
B
Bubbliiiing
提交者:
GitHub
4月 07, 2021
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Update predict.py
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88687b57
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1 changed file
with
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4 deletion
+8
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predict.py
predict.py
+8
-4
未找到文件。
predict.py
浏览文件 @
b4c73d67
'''
predict.py有几个注意点
1、无法进行批量预测,如果想要批量预测,可以利用os.listdir()遍历文件夹,利用Image.open打开图片文件进行预测。
2、如果想要保存,利用r_image.save("img.jpg")即可保存。
3、如果想要获得框的坐标,可以进入detect_image函数,读取top,left,bottom,right这四个值。
4、如果想要截取下目标,可以利用获取到的top,left,bottom,right这四个值在原图上利用矩阵的方式进行截取。
1、该代码无法直接进行批量预测,如果想要批量预测,可以利用os.listdir()遍历文件夹,利用Image.open打开图片文件进行预测。
具体流程可以参考get_dr_txt.py,在get_dr_txt.py即实现了遍历还实现了目标信息的保存。
2、如果想要进行检测完的图片的保存,利用r_image.save("img.jpg")即可保存,直接在predict.py里进行修改即可。
3、如果想要获得预测框的坐标,可以进入yolo.detect_image函数,在绘图部分读取top,left,bottom,right这四个值。
4、如果想要利用预测框截取下目标,可以进入yolo.detect_image函数,在绘图部分利用获取到的top,left,bottom,right这四个值
在原图上利用矩阵的方式进行截取。
5、如果想要在预测图上写额外的字,比如检测到的特定目标的数量,可以进入yolo.detect_image函数,在绘图部分对predicted_class进行判断,
比如判断if predicted_class == 'car': 即可判断当前目标是否为车,然后记录数量即可。利用draw.text即可写字。
'''
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PIL
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Image
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