手撸keras-yolov3测试代码_加入keras后摄像头没反应了-优快云博客

本文介绍如何使用Keras-YOLOv3模型进行目标检测，包括视频和图片的检测方法。通过代码示例展示了如何配置模型参数，实现对本地视频和摄像头实时视频的目标检测。

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测试keras-yolov3模型，直接使用yolo_video.py时报错：
在这里插入图片描述
不知道是什么原因，无法打开摄像头或者视频，总之过程比较复杂（是本人没读懂说明），不如动手撸一段代码进行测试，说干就干，代码如下。主要有两种方式，视频和图片，视频测试分为对已录制的视频进行目标检测，另一种是opencv打开摄像头实时进行目标检测，代码比较粗鲁，

from yolo import YOLO, detect_video
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

# 参数配置
yolo_test_args = {
    "model_path": 'model_data/yolo.h5',
    "anchors_path": 'model_data/yolo_anchors.txt',
    "classes_path": 'model_data/coco_classes.txt',
    "score" : 0.4,
    "iou" : 0.40,
    "model_image_size" : (416, 416),
    "gpu_num" : 1,
}

# 定义图片检测方式辅助函数
def test_image(image_path):
    img = cv2.imread(image_path,1)
    image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB))
    r_image = yolo_test.detect_image(image)
    r_image.show()

#  定义视频方式检测辅助函数
def test_video():
    while(True):
        _,img = cap.read()
        image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) #opencv->pil
        r_image = yolo_test.detect_image(image)
        op_image = cv2.cvtColor(np.asarray(r_image), cv2.COLOR_RGB2BGR) #pil->opencv
        cv2.imshow('test',op_image)

        if cv2.waitKey(16)==ord('q'):
            cap.release()
            cv2.destroyAllWindows()
            break

#  主函数
if __name__=='__main__':
    yolo_test = YOLO(**yolo_test_args)

    # 1 视频测试：两种模式：1.1读取本地视频；1.2打开摄像头
    video_path = './images/test_video.mp4' #本地视频路径
    cap = cv2.VideoCapture(video_path) # 读取本地视频方式

    # cap = cv2.VideoCapture(0)  #打开摄像头方式

    test_video()

    # 2 测试图片
    # image_path = './images/bus.jpg' #图片路径
    # test_image(image_path)

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