💡💡💡本文主要内容:详细介绍了摄像头下吸烟行为检测系统,在介绍算法原理的同时,给出Pytorch的源码、训练数据集以及PyQt6的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别,可进行置信度、Iou阈值设定,结果可视化等。
通过摄像头采集吸烟行为,共采集1812张图片 进行标注,按照8:1:1进行训练集、验证集、测试集随机区分。
细节图如下:
通过split_train_val.py得到trainval.txt、val.txt、test.txt
# coding:utf-8
import os
import random
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
#xml文件的地址,根据自己的数据进行修改 xml一般存放在Annotations下
parser.add_argument('--xml_path', default='Annotations', type=str, help='input xml label path')
#数据集的划分,地址选择自己数据下的ImageSets/Main
parser.add_argument('--txt_path', default='ImageSets/Main', type=str, help='output txt label path')
opt = parser.parse_args()
trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.8
xmlfilepath = opt.xml_path
txtsavepath = opt.txt_path
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
if not os.path.exists(txtsavepath):
os.makedirs(txtsavepath)
num = len(total_xml)
list_index = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list_index, tv)
train = random.sample(trainval, tr)
file_trainval = open(txtsavepath + '/trainval.txt', 'w')
file_test = open(txtsavepath + '/test.txt', 'w')
file_train = open(txtsavepath + '/train.txt', 'w')
file_val = open(txtsavepath + '/val.txt', 'w')
for i in list_index:
name = total_xml[i][:-4] + '\n'
if i in trainval:
file_trainval.write(name)
if i in train:
file_train.write(name)
else:
file_val.write(name)
else:
file_test.write(name)
file_trainval.close()
file_train.close()
file_val.close()
file_test.close()
# -*- coding: utf-8 -*-
import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd
sets = ['train', 'val']
classes = ["smoke"] # 改成自己的类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)
def convert(size, box):
dw = 1. / (size[0])
dh = 1. / (size[1])
x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
w = box[1] - box[0]
h = box[3] - box[2]
x = x * dw
w = w * dw
y = y * dh
h = h * dh
return x, y, w, h
def convert_annotation(image_id):
in_file = open('Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
out_file = open('labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
tree = ET.parse(in_file)
root = tree.getroot()
size = root.find('size')
w = int(size.find('width').text)
h = int(size.find('height').text)
for obj in root.iter('object'):
difficult = obj.find('difficult').text
#difficult = obj.find('Difficult').text
cls = obj.find('name').text
if cls not in classes or int(difficult) == 1:
continue
cls_id = classes.index(cls)
xmlbox = obj.find('bndbox')
b = (float(xmlbox.find('xmin').text), float(xmlbox.find('xmax').text), float(xmlbox.find('ymin').text),
float(xmlbox.find('ymax').text))
b1, b2, b3, b4 = b
# 标注越界修正
if b2 > w:
b2 = w
if b4 > h:
b4 = h
b = (b1, b2, b3, b4)
bb = convert((w, h), b)
out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')
wd = getcwd()
for image_set in sets:
if not os.path.exists('labels/'):
os.makedirs('labels/')
image_ids = open('ImageSets/Main/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
list_file = open('%s.txt' % (image_set), 'w')
for image_id in image_ids:
list_file.write(abs_path + '/images/%s.jpg\n' % (image_id))
convert_annotation(image_id)
list_file.close()
通过图像判断属于小目标检测
1)以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例,小目标是指小于32×32个像素点(中物体是指32*32-96*96,大物体是指大于96*96); 2)在实际应用场景中,通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义:物体标注框的长宽乘积,除以整个图像的长宽乘积,再开根号,如果结果小于3%,就称之为小目标;
path: ./ultralytics-smoke/data/smoke # dataset root dir
train: train.txt # train images (relative to 'path') 118287 images
val: val.txt # val images (relative to 'path') 5000 images
# number of classes
nc: 1
# class names
names:
0: smoke
Validating runs\train\exp\weights\best.pt...
Ultralytics YOLOv8.1.2 🚀 Python-3.8.18 torch-1.11.0+cu113 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3070, 8192MiB)
YOLOv8 summary (fused): 168 layers, 3005843 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 11/11 [00:09<00:00, 1.22it/s]
all 326 402 0.901 0.813 0.902 0.519
Speed: 0.2ms preprocess, 2.3ms inference, 0.0ms loss, 0.7ms postprocess per image
Results saved to runs\train\exp
confusion_matrix.png :列代表预测的类别,行代表实际的类别。其对角线上的值表示预测正确的数量比例,非对角线元素则是预测错误的部分。混淆矩阵的对角线值越高越好,这表明许多预测是正确的。
PR_curve.png :PR曲线中的P代表的是precision(精准率),R代表的是recall(召回率),其代表的是精准率与召回率的关系。
预测结果:
受益于人工智能的崛起,Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起,成为AI时代的首选语言。在很多情况下,我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用,这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。
PySide是Qt公司的产品,PyQt是第三方公司的产品,二者用法基本相同,不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用,PyQt则在GPL协议下使用。
PySide目前常见的有两个版本:PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.,而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始,PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致,不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。
pip install --upgrade pip
pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤:
运行
by AI小怪兽
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。