python利用opencv调用摄像头实现目标检测_Python

python利用opencv调用摄像头实现目标检测

2022-12-22 14:05Bubbliiiing Python

这篇文章主要为大家介绍了python利用opencv调用摄像头实现目标检测的示例代码，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪

使用到的库

好多人都想了解一下如何对摄像头进行调用，然后进行目标检测，于是我做了这个小BLOG。

opencv-python==4.1.2.30

Pillow==6.2.1

numpy==1.17.4

这些都是通用的库，版本不同问题应该也不大。

实现思路

利用opencv调用摄像头，读取每一帧传入目标检测网络检测，将检测结果呈现。

由于本文所用的检测格式为RGB格式，CV2读取的时候会使用BGR格式，因此在检测的时候要利用cv2.cvtColor进行转换。

实现代码

以Retinanet为例：

				?

									from keras.layers import Input

									from retinanet import Retinanet

									from PIL import Image

									import numpy as np

									import cv2

									retinanet = Retinanet()

									# 调用摄像头

									capture=cv2.VideoCapture(0) 

									while(True):

									    # 读取某一帧

									    ref,frame=capture.read()

									    # 格式转变，BGRtoRGB

									    frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)

									    # 转变成Image

									    frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))

									    # 进行检测

									    frame = np.array(retinanet.detect_image(frame))

									    # RGBtoBGR满足opencv显示格式

									    frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)

									    cv2.imshow("video",frame)

									    c= cv2.waitKey(30) & 0xff

									    if c==27:

									        capture.release()

									        break

									retinanet.close_session()

2020/4/26更新：FPS计算

很多小伙伴说到想要获取FPS，于是给所有的目标检测网络加上了FPS的功能，需要的小伙伴请重新下载。

FPS记录的原理

FPS简单来理解就是图像的刷新频率，也就是每秒多少帧。

假设目标检测网络处理1帧要0.02s。

此时FPS就是50。

FPS实现代码

该代码以ssd为例。

				?

									#-------------------------------------#

									#       调用摄像头检测

									#-------------------------------------#

									from ssd import SSD

									from PIL import Image

									import numpy as np

									import cv2

									import time

									ssd = SSD()

									# 调用摄像头

									capture=cv2.VideoCapture(0) # capture=cv2.VideoCapture("1.mp4")

									fps = 0.0

									while(True):

									    t1 = time.time()

									    # 读取某一帧

									    ref,frame=capture.read()

									    # 格式转变，BGRtoRGB

									    frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)

									    # 转变成Image

									    frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))

									    # 进行检测

									    frame = np.array(ssd.detect_image(frame))

									    # RGBtoBGR满足opencv显示格式

									    frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)

									    fps  = ( fps + (1./(time.time()-t1)) ) / 2

									    print("fps= %.2f"%(fps))

									    frame = cv2.putText(frame, "fps= %.2f"%(fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)

									    cv2.imshow("video",frame)

									    c= cv2.waitKey(30) & 0xff

									    if c==27:

									        capture.release()

									        break