目前优快云上有一些文章做了yolov5目标检测api这个工作，但是博主拿来直接应用的时候发现已经不适配最新版本的yolov5了，并且博主发现原来博文中代码还可以更加精简和高效。
本文贡献:
1.依据最新版本的yolov5源代码重写了全新的目标检测api
2.依据最新版本的yolov5源代码重写了全新的图像分类api
1. 最终实现效果
1.1 示例代码
# 目标检测和目标分类pth权重路径
yolo_path = './my_ddddocr/models/yolo_model/best0.pt'
yolo_classify_path = './my_ddddocr/models/yolo_model/best1.pt'
# 可以直接调用的模型初始化代码
def model_init(char_path, yolo_path, yolo_classify_path):
a = detectapi(weights=yolo_path)
b = Classify_api(weights=yolo_classify_path)
return a, b
# 示例使用代码
def test(img_cv2, a ,b)
img = img_cv2.copy()
# 调用模型a，即目标检测模型
result,names =a.detect([img])
img=result[0][0] #第一张图片的处理结果图片
# 调用模型b，即图像分类模型
res = b.detect(img)
可以看到整体代码非常简洁优雅，适合于各种部署项目。
1.2 效果展示
博主做的一个汉字点选验证码识别小项目使用了这两个api，下面是结果：
目标检测api使用结果展示：
可以看到成功的将需要的四个成语汉字位置都识别出来了。
图像分类api使用结果展示：
这是另外一张图片的识别结果，可以看出来对每个汉字的识别还是很准确的，根据训练和验证集测试，top1准确率超过了0.99.
2. 目标检测api完整代码
import argparse
import csv
import os
import platform
import sys
from pathlib import Path
import random
import torch
FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:
sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relative
from ultralytics.yolo.utils.plotting import Annotator, colors, save_one_box
from models.common import DetectMultiBackend
from utils.dataloaders import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, MyLoadImages
from utils.general import (LOGGER, Profile, check_file, check_img_size, check_imshow, check_requirements, colorstr, cv2,
increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_boxes, strip_optimizer, xyxy2xywh)
from utils.torch_utils import select_device, smart_inference_mode
class simulation_opt:# 参数对象。
def __init__(self,weights,img_size=640,conf_thres=0.25,iou_thres=0.45,device='',view_img=False,
classes=None,agnostic_nms=False,augment=False,update=False,exist_ok=False,dnn=False,data=ROOT / 'data/my_data.yaml',half=False):
self.weights=weights
self.source=None
self.img_size=img_size
self.conf_thres=conf_thres
self.iou_thres=iou_thres
self.device=device
self.view_img=view_img
self.classes=classes
self.agnostic_nms=agnostic_nms
self.augment=augment
self.update=update
self.exist_ok=exist_ok
self.dnn=dnn
self.data=data
self.half=half
self.max_det=1000
class detectapi:
def __init__(self,weights,img_size=640):
self.opt=simulation_opt(weights=weights,img_size=img_size)
weights, imgsz=self.opt.weights, self.opt.img_size
# Initialize
self.device = select_device(self.opt.device)
# Load model
self.model = DetectMultiBackend(weights, device=self.device, dnn=self.opt.dnn, data=self.opt.data, fp16=self.opt.half)
self.stride = self.model.stride
self.imgsz = check_img_size(imgsz, s=self.stride)
# read names and colors
self.names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names
self.colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in self.names]
def detect(self,source): # 使用时，调用这个函数
if type(source)!=list:
raise TypeError('source must be a list which contain pictures read by cv2')
# Set Dataloader
dataset = MyLoadImages(source, img_size=self.imgsz, stride=self.stride)
result=[]
for img, im0s in dataset:
img = torch.from_numpy(img).to(self.model.device)
img = img.half() if self.model.fp16 else img.float() # uint8 to fp16/32
img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
if len(img.shape) == 3:
img = img[None] # expand for batch dim
# Inference
pred = self.model(img, augment=self.opt.augment)
# Apply NMS
pred = non_max_suppression(pred, self.opt.conf_thres, self.opt.iou_thres, classes=self.opt.classes, agnostic=self.opt.agnostic_nms, max_det=self.opt.max_det)
# Process detections
det=pred[0]
# pred是个列表。元素个数为batch_size。由于对于我这个api，每次只处理一个图片，
# 所以pred中只有一个元素，直接取出来就行，不用for循环。
im0 = im0s.copy()
# 这是原图片，与被传进来的图片是同地址的，需要copy一个副本，否则，原来的图片会受到影响
result_txt = []
# 对于一张图片，可能有多个可被检测的目标。所以结果标签也可能有多个。
# 每被检测出一个物体，result_txt的长度就加一。result_txt中的每个元素是个列表，记录着
# 被检测物的类别引索，在图片上的位置，以及置信度
if len(det):
# Rescale boxes from img_size to im0 size
det[:, :4] = scale_boxes(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
line = (int(cls.item()), [int(_.item()) for _ in xyxy], conf.item()) # label format
result_txt.append(line)
label = f'{self.names[int(cls)]} {conf:.2f}'
result.append((im0,result_txt)) # 对于每张图片，返回画完框的图片，以及该图片的标签列表。
return result, self.names
重写的dataloader函数，把下面这一段加入到原本的dataloaders.py里面：
class MyLoadImages: # for inference
def __init__(self, path, img_size=640, stride=32):
# print(len(path))
for img in path:
if type(img)!=np.ndarray: # or len(img.shape)!=3
raise TypeError('there is a object which is not a picture read by cv2 in source')
self.img_size = img_size
self.stride = stride
self.files = path
self.nf = len(path)
#self.video_flag = [False] * ni + [True] * nv
self.mode = 'image'
#if any(videos):
#self.new_video(videos[0]) # new video
#else:
#self.cap = None
#assert self.nf > 0, f'No images or videos found in {p}. ' \
#f'Supported formats are:\nimages: {img_formats}\nvideos: {vid_formats}'
def __iter__(self):
self.count = 0
return self
def __next__(self):
if self.count == self.nf:
raise StopIteration
path = self.files[self.count]
# Read image
self.count += 1
#img0 = cv2.imread(path) # BGR
#assert img0 is not None, 'Image Not Found ' + path
#print(f'image {self.count}/{self.nf} {path}: ', end='')
# Padded resize
img = letterbox(path, self.img_size, stride=self.stride, auto=True)[0]
# Convert
img = img.transpose(2, 0, 1)[::-1] # BGR to RGB, to 3x416x416
img = np.ascontiguousarray(img)
return img, path
3. 图像分类api完整代码实现
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