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我出于目的使用Mark Jay的代码
#import libraries
import cv2
from darkflow.net.build import TFNet
import numpy as np
import time
#load model and weights and threshold
option = {
'model': 'cfg/yolo-5c.cfg',
'load': 'bin/yolo.weights',
'threshold': 0.15,
'gpu': 1.0
}
tfnet = TFNet(option)
#open video file
capture = cv2.VideoCapture('videofile_1080_20fps.avi')
colors = [tuple(255 * np.random.rand(3)) for i in range(5)]
#read video file and set parameters for object detection
while (capture.isOpened()):
stime = time.time()
ret, frame = capture.read()
if ret:
results = tfnet.return_predict(frame)
for color, result in zip(colors, results):
tl = (result['topleft']['x'], result['topleft']['y']) # show top left coordinate
br = (result['bottomright']['x'], result['bottomright']['y']) #show bottom right coordinate
label = result['label'] # show label
frame = cv2.rectangle(frame, tl, br, color, 7)
frame = cv2.putText(frame, label, tl, cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,
1, (0, 0, 0), 2)
cv2.imshow('frame', frame)
print('FPS {:.1f}'.format(1 / (time.time() - stime)))
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
else:
capture.release()
cv2.destroyAllWindows()
break
最佳答案
代码中的“结果”参数是一组坐标。您制作了一个list,并附加了result
中的值,然后在“其他”中将其写入.txt文件。
干杯!
关于python-3.x - 将视频中检测到的边界框的坐标写入txt或csv文件,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54691593/
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