当前位置 博文首页 > python菜鸟：【深度学习案例】二十行代码批量检测戴口罩
# 待预测图片
test_img_path = ["./img.png"]
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
img = mpimg.imread(test_img_path[0])
# 展示待预测图片
plt.figure(figsize=(10,10))
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
plt.show()
返回：
若是待预测图片存放在一个文件中，如左侧文件夹所示的test.txt。每一行是待预测图片的存放路径。
代码：
with open('mask.txt', 'r') as f:
try:
test_img_path=[]
for line in f:
test_img_path.append(line.strip())
except:
print('图片加载失败')
print(test_img_path)
返回：
PaddleHub口罩检测提供了两种预训练模型，pyramidbox_lite_mobile_mask和pyramidbox_lite_server_mask。二者均是基于2018年百度发表于计算机视觉顶级会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发的轻量级模型，模型基于主干网络FaceBoxes，对于光照、口罩遮挡、表情变化、尺度变化等常见问题具有很强的鲁棒性。不同点在于，pyramidbox_lite_mobile_mask是针对于移动端优化过的模型，适合部署于移动端或者边缘检测等算力受限的设备上。
代码：
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_mobile_mask")
# module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
PaddleHub对于支持一键预测的module，可以调用module的相应预测API，完成预测功能。
# 口罩检测预测
visualization=True #将预测结果保存图片可视化
output_dir='detection_result' #预测结果图片保存在当前运行路径下detection_result文件夹下
results = module.face_detection(images=imgs, use_multi_scale=True, shrink=0.6, visualization=True, output_dir='detection_result/test.jpg')
for result in results:
print(result)
# 预测结果展示
import matplotlib.image as im
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 需要读取的路径
path_name = r'./detection_result'
for item in os.listdir(path=path_name):
img = im.imread(os.path.join(path_name, item))
plt.imshow(img)
plt.show()
返回如下：
其中，label有’MASK’和’NO MASK’两种选择：'MASK’表示戴了口罩，'NO MASK表示没有佩戴口罩。‘left’/‘rigth’/‘top’/'bottom’表示口罩在图片当中的位置。'confidence’表示预测为佩戴口罩’MASK’或者不佩戴口罩’NO MASK’的概率大小。同时，作为一项完善的开源工作，除了本地推断以外，PaddleHub还支持将该预训练模型部署到服务器或移动设备中。
需要文件也可以左侧联系我，当然我也是百度随便找的。
# coding=gbk
"""
作者：川川
@时间 : 2021/8/30 0:14
群：970353786
"""
# 待预测图片
# test_img_path = ["./img.png"]
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.image as mpimg
# img = mpimg.imread(test_img_path[0])
# 展示待预测图片
# plt.figure(figsize=(10,10))
# plt.imshow(img)
# plt.axis('off')
# plt.show()
with open('mask.txt', 'r') as f:
try:
test_img_path=[]
for line in f:
test_img_path.append(line.strip())
except:
print('图片加载失败')
print(test_img_path)
# import os
import cv2
# imgs =[cv2.imread(image_path) for image_path in test_img_path]
imgs=[cv2.imread(test_img_path[0])]
# for i in imgs:
#加载模块
import paddlehub as hub
module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_mobile_mask")
# module = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")
# 口罩检测预测
visualization=True #将预测结果保存图片可视化
output_dir='detection_result' #预测结果图片保存在当前运行路径下detection_result文件夹下
results = module.face_detection(images=imgs, use_multi_scale=True, shrink=0.6, visualization=True, output_dir='detection_result')
for result in results:
print(result)
# 预测结果展示
import matplotlib.image as im
import matplotlib.pyplot as plt
import os
# 需要读取的路径
path_name = r'./detection_result'
for item in os.listdir(path=path_name):
img = im.imread(os.path.join(path_name, item))
plt.imshow(img)
plt.show()
如果你想放在服务器上：
执行如下命令启动模型：
hub serving start -m pyramidbox_lite_server_mask -p 8866
代码为：
# coding: utf8
import requests
import json
import base64
import os
# 指定要检测的图片并生成列表[("image", img_1), ("image", img_2), ... ]
file_list = ["test.jpg"]
files = [("image", (open(item, "rb"))) for item in file_list]
# 指定检测方法为pyramidbox_lite_server_mask并发送post请求
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/image/pyramidbox_lite_server_mask"
r = requests.post(url=url, files=files, data={"visual_result": "True"})
results = eval(r.json()["results"])
# 保存检测生成的图片到output文件夹，打印模型输出结果
if not os.path.exists("output"):
os.mkdir("output")
for item in results:
with open(os.path.join("output", item["path"]), "wb") as fp:
fp.write(base64.b64decode(item["base64"].split(',')[-1]))
item.pop("base64")
print(json.dumps(results, indent=4, ensure_ascii=False))
