Python 一键吸猫!找出磁盘里所有猫照-Python 实用宝典

Python 一键吸猫!找出磁盘里所有猫照

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

为了实现这个实验,Python是必不可少的,如果你还没有安装Python,建议阅读我们的这篇文章哦:超详细Python安装指南

然后,我们需要安装百度的paddlepaddle, 进入他们的官方网站就有详细的指引:
https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick

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(就是名字起的不好)

不过虽然它里面写了这么多,大部分人用一句话安装,打开CMD(Win+R)或者Terminal(Command+空格搜索)输入以下命令即可安装:

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

还需要安装paddlehub,这点别忘了:

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,可以用框框标记出两只猫:

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
    """
    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) 

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
    """

    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
    """
    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)  

完整代码如下,希望大家都能成功提取出自己的“猫片”:

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 = []
        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)

我们的文章到此就结束啦,如果你希望我们今天的Python 教程,请持续关注我们,如果对你有帮助,麻烦在下面点一个赞/在看哦有任何问题都可以在下方留言区留言,我们都会耐心解答的!


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