det_results, _ = ocr_detector.run([det_img]) print(det_results[0].shape) (1, 1, 384, 960) 4) 我们可以将检测结果的热度图进行可视化 In [37] hot_img = det_results[0].reshape((det_results[0][0].shape)).transpose(1,2,0) print(hot_img.squeeze().shape) from matplotlib import...
ocr_detector = Model('./ocr_model/text_detector/__model__', './ocr_model/text_detector/__params__') 2) 读取事例图片并进行图像预处理 In [4] import cv2 import numpy as np import sys import math image_file = './work/dgs.jpg' ori_img = cv2.imread(image_file) print (ori_img.sha...
self.text_detector = TextDetector(args) # 定义文本识别模型预测引擎 self.text_recognizer = TextRecognizer(args) # 是否使用方向分类器 self.use_angle_cls = args.use_angle_cls # 得分阈值,根据该阈值判断检测与识别结果是否需要进行可视化或者返回 self.drop_score = args.drop_score #...
img, cls=True):ori_im = img.copy()# 获取检测文本检测结果dt_boxes, elapse = self.text_detector(img)logger.debug("dt_boxes num : {}, elapse : {}".format(len(dt_boxes), elapse))if dt_boxes is None:return None, Noneimg_crop_list = []# 对检测框...
from AIDetector_pytorch import Detector det = Detector() 调用检测接口: func_status = {} func_status['headpose'] = None result = det.feedCap(im, func_status) 其中im 为 BGR 图像 返回的 result 是字典,result['frame'] 返回可视化后的图像 关注我的公众号: 感兴趣的同学关注我的公众号——可达...
face_detector = Model('./pyramidbox_lite/model', './pyramidbox_lite/params') 人脸检测图像预处理 importcv2importnumpyasnpfromPILimportImageimportmathdefface_detect_preprocess(img,shrink=1.0):# BGRimg_shape=img.shape img=cv2.resize(img,(int(img_shape[1]*shrink),int(img_shape[0]*shrink)),in...
Yolov5 deepsort inference,使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数,代码封装成一个Detector类,更容易嵌入到自己的项目中 - wilbur-caper/Yolov5-deepsort-inference
返回的 result 是字典,result['frame'] 返回可视化后的图像 联系作者: 空文件 简介 Yolov5 deepsort inference,使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数,代码封装成一个Detector类,更容易嵌入到自己的项目中展开收起 暂无标签 /rrrovia/Yolov5-deepsort-inference ...
使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数,代码封装成一个Detector类,更容易嵌入到自己的项目中。 代码地址(欢迎star): https://github.com/Sharpiless/Yolov5-deepsort-inference 最终效果: YOLOv5检测器: class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_...
ocr_detector = Model('./ocr_model/text_detector/__model__', './ocr_model/text_detector/__params__') 2) 读取事例图片并进行图像预处理 In [4] import cv2 import numpy as np import sys import math image_file = './work/dgs.jpg' ori_img = cv2.imread(image_file) print (ori_img.sha...