将自己训练的MASK-RCNN模型用于摄像头实时检测

RainMen_缪

于 2019-08-06 09:09:02 发布

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分类专栏： python 文章标签： mask-rcnn 摄像头实时

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39235110/article/details/98585745

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本文介绍了如何将训练好的MASK-RCNN模型应用于摄像头实时检测。通过获取摄像头帧并进行检测，实现了在摄像头中实时显示检测结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

之前已经训练出自己的MASK-RCNN模型，并在单张图片上经行了测试，那么如何在摄像头中实时检测呢，今天就实现这个功能。其实方法很简单，主要就是获取摄像头的frame，然后对这个frame进行检测就行了。

import cv2
import numpy as np
from mrcnn.config import Config

class MouseConfig(Config):
    """Configuration for training on the toy  dataset.
    Derives from the base Config class and overrides some values.
    """
    # Give the configuration a recognizable name
    NAME = "mouse"
    # We use a GPU with 12GB memory, which can fit two images.
    # Adjust down if you use a smaller GPU.
    IMAGES_PER_GPU = 1
    # Number of classes (including background)
    NUM_CLASSES = 1 + 1  # Background + balloon
    # Number of training steps per epoch
    STEPS_PER_EPOCH = 100
    # Skip detections with < 90% confidence
    DETECTION_MIN_CONFIDENCE = 0.9

def random_colors(N):
    np.random.seed(1)
    colors = [tuple(255 * np.random.r

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