点击上方 蓝字 关注我们
微信公众号: OpenCV学堂
关注获取更多计算机视觉与深度学习知识
数据集制作
我用手机拍了一张图像
然后自己写个代码,每旋转一度保存一张图像,这样就成功生成了360张 图像及其注释文件,分为训练集与验证集。 训练文件夹包含 320张带有注释的图像。 测试和验证文件夹都包含 40 张带有注释的图像。 数据集部分图像显示如下:
模型训练
准备好数据集以后,直接按下面的命令行运行即可:
yolo obb train data=pen_dataset.yaml model=yolov8s-obb.pt epochs=25 imgsz=640
导出与测试
模型导出与测试
# export model
yolo export model=yolov8s-obb.pt format=onnx
# inference model
yolo obb predict model=pen_best.pt source=pen_rotate_test.png
部署推理
转成ONNX格式文件以后,基于OpenVINO-Python部署推理,相关代码如下
class_list = ["pen"]
colors = [(255, 255, 0), (0, 255, 0), (0, 255, 255), (255, 0, 0)]
ie = Core()
for device in ie.available_devices:
print(device)
# Read IR
model = ie.read_model(model="pen_best.onnx")
compiled_model = ie.compile_model(model=model, device_name="CPU")
output_layer = compiled_model.output(0)
## xywhr
frame = cv.imread("D:/python/my_yolov8_train_demo/four_pen.jpg")
bgr = format_yolov8(frame)
img_h, img_w, img_c = bgr.shape
start = time.time()
image = cv.dnn.blobFromImage(bgr, 1 / 255.0, (640, 640), swapRB=True, crop=False)
res = compiled_model([image])[output_layer] # 1x25x8400
rows = np.squeeze(res, 0).T
boxes, confidences, angles, class_ids = post_process(rows)
indexes = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.25, 0.45)
M = np.zeros((2, 3), dtype=np.float32)
for index in indexes:
box = boxes[index]
d1 = -angles[index]
color = colors[int( class_ids[index]) % len(colors)]
pts = [(box[0], box[1]), (box[0]+box[2], box[1]), (box[0]+box[2], box[1]+box[3]), (box[0], box[1]+box[3])]
rrt_pts = get_rotate_point(pts, M, d1, box)
cv.drawContours(frame, [np.asarray(rrt_pts).astype(np.int32)], 0, (255, 0, 255), 2)
cv.putText(frame, class_list[ class_ids[index]], (int(box[0]+box[2]/2), int(box[1]+box[3]/2)), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.0, (0, 0, 255), 2)
end = time.time()
inf_end = end - start
fps = 1 / inf_end
fps_label = "FPS: %.2f" % fps
cv.putText(frame, fps_label, (20, 45), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)
cv.imshow("YOLOv8-OBB Rotate Object Detection", frame)
cv.imwrite("D:/pen_result.jpg", frame)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
扫码学习YOLOv8视频课程
推荐阅读
好书推荐
【OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践】 全书共计16个章节,重点聚焦OpenCV开发常用模块详解与工程化开发实践,提升OpenCV应用开发能力,助力读者成为OpenCV开发者,同时包含深度学习模型训练与部署加速等知识,帮助OpenCV开发者进一步拓展技能地图,满足工业项目落地所需技能提升。购买请点链接:
https://item.jd.com/10092255924058.html
学习课程有专属答疑群
负责贴身答疑解惑
读者专属QQ群 :657875553
进群暗号:OpenCV4读者