我想添加一个边界框

Question

我有一个检测对象的代码，但我想将边界框添加到检测中。

导入cv2 将 numpy 导入为 np 从 keras.models 导入 load_model

加载模型

model = load_model('keras_model.h5')

CAMERA 可以是 0 或 1，具体取决于您计算机的默认摄像头。

相机 = cv2.VideoCapture(0)

从 labels.txt 文件中获取标签。这将在以后使用。

labels = open('labels.txt', 'r').readlines()

而真实的： # 抓取网络摄像头图像。 ret, 图像 = camera.read() # 将原始图像调整为 (224-height,224-width) 像素。 image = cv2.resize(image, (224, 224), 插值=cv2.INTER_AREA) # 在窗口中显示图像 cv2.imshow('网络摄像头图像', image) # 使图像成为一个 numpy 数组并将其重新整形为模型输入形状。 图像 = np.asarray(图像, dtype=np.float32).reshape(1, 224, 224, 3) # 归一化图像数组 图片 = (图片 / 127.5) - 1 # 让模型预测当前图像是什么。模型.预测 # 返回一个百分比数组。示例：[0.2,0.8] 表示有 20% 的把握 # 这是第一个标签，80% 确定它是第二个标签。 概率=模型。预测（图像） # 打印什么是最高值概率标签 打印（标签[np.argmax（概率）]） # 聆听键盘上的按键。 keyboard_input = cv2.waitKey(1) # 27 是键盘上 esc 键的 ASCII。 如果 keyboard_input == 27： 休息

相机.release() cv2.destroyAllWindows()

预测对象周围的漂亮边界框

Answer 1

导入cv2 将 numpy 导入为 np 从 keras.models 导入 load_model

加载模型

model = load_model('keras_model.h5')

CAMERA 可以是 0 或 1，具体取决于您计算机的默认摄像头。

相机 = cv2.VideoCapture(0)

从 labels.txt 文件中获取标签。这将在以后使用。

labels = open('labels.txt', 'r').readlines()

而真实的： # 抓取网络摄像头图像。 ret, 图像 = camera.read() # 将原始图像调整为 (224-height,224-width) 像素。 image = cv2.resize(image, (224, 224), 插值=cv2.INTER_AREA) # 在窗口中显示图像 cv2.imshow('网络摄像头图像', image) # 使图像成为一个 numpy 数组并将其重新整形为模型输入形状。 图像 = np.asarray(图像, dtype=np.float32).reshape(1, 224, 224, 3) # 归一化图像数组 图片 = (图片 / 127.5) - 1 # 让模型预测当前图像是什么。模型.预测 # 返回一个百分比数组。示例：[0.2,0.8] 表示有 20% 的把握 # 这是第一个标签，80% 确定它是第二个标签。 概率=模型。预测（图像） # 打印什么是最高值概率标签 打印（标签[np.argmax（概率）]） # 聆听键盘上的按键。 keyboard_input = cv2.waitKey(1) # 27 是键盘上 esc 键的 ASCII。 如果 keyboard_input == 27： 休息

相机.release() cv2.destroyAllWindows()