yolov3+keras学习中遇到的一些问题------(1)

最新推荐文章于 2024-05-08 19:53:42 发布

阿懿_

最新推荐文章于 2024-05-08 19:53:42 发布

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分类专栏： python 文章标签： yolov3 keras

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lay_ZRS/article/details/88549644

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本文记录了在使用Keras YOLOv3进行视频目标检测时遇到的错误，并详细解释了解决方案。错误发生在使用yolo_video.py处理视频的最后一帧时，由于迭代至视频结束后的None帧导致。通过添加if语句检查帧是否为None来避免这一问题。

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近期跑github的keras yolov3代码，遇到了一些问题，此博客以记录。

代码地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3#usage

在使用yolo_video.py检测视频时，最后会报错，且无法保存视频。报错如下：

Traceback (most recent call last):
File "yolo_video.py", line 75, in <module>
detect_video(YOLO(**vars(FLAGS)), FLAGS.input, FLAGS.output)
File "/disk/ZMH/project/keras-yolo3-master/yolo.py", line 205, in detect_video
image = Image.fromarray(frame) # 报错了迭代到最后一帧时报错
File "/home/z/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2421, in fromarray
arr = obj.__array_interface__
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__array_interface__'

Traceback (most recent call last):
  File "yolo_video.py", line 75, in <module>
    detect_video(YOLO(**vars(FLAGS)), FLAGS.input, FLAGS.output)
  File "/disk/ZMH/project/keras-yolo3-master/yolo.py", line 205, in detect_video
    image = Image.fromarray(frame) # 报错了 迭代到最后一帧时报错
  File "/home/z/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/PIL/Image.py", line 2421, in fromarray
    arr = obj.__array_interface__
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute '__array_interface__'

尝试寻找原因，发现是由于yolo.py文件中的 detec_video函数，在读取视频帧时使用的是 while 循环：

    while True: # 不能用while true 当视频读完后不会停止迭代
        return_value, frame = vid.read()
        image = Image.fromarray(frame) # 报错了 迭代到最后一帧时报错
        image = yolo.detect_image(image)
        result = np.asarray(image)
        curr_time = timer()
        exec_time = curr_time - prev_time
        prev_time = curr_time
        accum_time = accum_time + exec_time
        curr_fps = curr_fps + 1

使用while循环，会无限循环下去，而视频帧已全部读完时， frame为None，使用Image.fromarry(frame)就会报错。

解决：

添加if判断语句，当frame为None时，跳出循环。修改后代码如下：

while True: # 不能用while true 当视频读完后不会停止迭代
        # # 添加一个if判断语句 当迭代次数等于帧数时 跳出循环
        # if count == 618:
        #     break
        return_value, frame = vid.read()
        if frame is None:
             break
        print('第%d帧/总帧数%d' % (count, vid.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)))
        image = Image.fromarray(frame) # 报错了 迭代到最后一帧时报错
        image = yolo.detect_image(image)
        result = np.asarray(image)
        curr_time = timer()
        exec_time = curr_time - prev_time
        prev_time = curr_time
        accum_time = accum_time + exec_time
        curr_fps = curr_fps + 1

问题解决。

PS.在修改时还遇到一个问题，最开始加的判断是当迭代次数等于视频帧数时跳出循环，但发现有些视频本身有问题，还未读到最后一帧时提前报错。

不能保存的问题也同样，测试一些视频时可以保存，而有一个怎样都保存不了。怀疑是视频编码方式的问题。