我有一个对象检测模型,我使用opencv来检测我的自定义类。
我只想在模型达到95%或更高时才输出框。
有没有办法可以配置?
(额外问题:我可以设置它以便只显示置信度最高的对象吗?例子:凸轮分别检测到两个对象,信心分别为98%和91%。我希望它只输出98%的对象框。 )
如果您需要它,这是我使用opencv的推理代码。
with detection_graph.as_default():
with tf.Session(graph=detection_graph) as sess:
while True:
ret, image_np = cap.read()
image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0)
image_tensor = detection_graph.get_tensor_by_name('image_tensor:0')
boxes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_boxes:0')
scores = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_scores:0')
classes = detection_graph.get_tensor_by_name('detection_classes:0')
num_detections = detection_graph.get_tensor_by_name('num_detections:0')
(boxes, scores, classes, num_detections) = sess.run(
[boxes, scores, classes, num_detections],
feed_dict={image_tensor: image_np_expanded})
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
image_np,
np.squeeze(boxes),
np.squeeze(classes).astype(np.int32),
np.squeeze(scores),
category_index,
use_normalized_coordinates=True,
line_thickness=6)
cv2.imshow('object detection', cv2.resize(image_np, (800, 600)))
if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'):
cv2.destroyAllWindows()
break
好的,回答我自己的问题。我花了1分钟才发现自己。
这是可视化框的功能。它的输入参数在源代码中有很好的解释。
object_detection / utils的/ visualization_utils.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(...)
对于我的情况,我只需要设置
min_score_thresh=.95
和max_boxes_to_draw=1
在调用此函数时。