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python - 如何计算 Tensorflow Object Detection API 中的对象

coder 2023-08-20 原文

我正在执行 https://github.com/tensorflow/tensorflow这个检测图像中物体的例子。

我想计算检测到的对象的数量，下面是给我在图像中绘制的检测到的对象的代码。但是我无法计算检测到的对象。

with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
    for image_path in TEST_IMAGE_PATHS:
      image = Image.open(image_path)
      # the array based representation of the image will be used later in order to prepare the
      # result image with boxes and labels on it.
      image_np = load_image_into_numpy_array(image)
      # Expand dimensions since the model expects images to have shape: [1, None, None, 3]
      image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
      image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
      # Each box represents a part of the image where a particular object was detected.
      boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
      # Each score represent how level of confidence for each of the objects.
      # Score is shown on the result image, together with the class label.
      scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
      classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
      num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')
      # Actual detection.
      (boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
          [boxes, scores, classes, num_detections],
          feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
      # Visualization of the results of a detection.
      vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
          image_np,
          np.squeeze(boxes),
          np.squeeze(classes).astype(np.int32),
          np.squeeze(scores),
          category_index,
          use_normalized_coordinates=True,
          line_thickness=1)
      plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE)
      plt.imshow(image_np)

这是提供实际对象检测的代码块，如下图所示:

如何获取对象计数？

最佳答案

您可以使用 TensorFlow Object Counting API 这是一个构建在 TensorFlow 之上的开源框架，可以轻松开发对象计数系统来对任何对象进行计数!此外，它还提供了示例项目，因此您可以采用它们来开发自己的特定案例研究!

  • 示例项目 #1 是“行人计数”:

  • 示例项目 #2 是“车辆计数”:

  • 示例项目#3 是“实时对象计数”:

参见 TensorFlow Object Counting API了解更多请给star that表示您对开源社区的支持(如果您觉得它有用)的 repo 协议(protocol)!

关于python - 如何计算 Tensorflow Object Detection API 中的对象，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45543154/

TensorflowDetectionimagenoreferrerpythonmachine-learningjupyter-notebook

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