如何使用PyTorch實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測與跟蹤

這篇文章主要介紹了如何使用PyTorch實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測與跟蹤，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

引言

在昨天的文章中，我們介紹了如何在PyTorch中使用您自己的圖像來訓(xùn)練圖像分類器，然后使用它來進(jìn)行圖像識別。本文將展示如何使用預(yù)訓(xùn)練的分類器檢測圖像中的多個對象，并在視頻中跟蹤它們。

圖像中的目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測的算法有很多，YOLO跟SSD是現(xiàn)下最流行的算法。在本文中，我們將使用YOLOv3。在這里我們不會詳細(xì)討論YOLO，如果想對它有更多了解，可以參考下面的鏈接哦~（https://pjreddie.com/darknet/yolo/）

下面讓我們開始吧，依然從導(dǎo)入模塊開始：

from models import *
from utils import *
import os, sys, time, datetime, random
import torch
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd import Variable
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
from PIL import Image

然后加載預(yù)訓(xùn)練的配置和權(quán)重，以及一些預(yù)定義的值，包括：圖像的尺寸、置信度閾值和非最大抑制閾值。

config_path='config/yolov3.cfg'
weights_path='config/yolov3.weights'
class_path='config/coco.names'
img_size=416
conf_thres=0.8
nms_thres=0.4
# Load model and weights
model = Darknet(config_path, img_size=img_size)
model.load_weights(weights_path)
model.cuda()
model.eval()
classes = utils.load_classes(class_path)
Tensor = torch.cuda.FloatTensor

下面的函數(shù)將返回對指定圖像的檢測結(jié)果。

def detect_image(img):
    # scale and pad image
    ratio = min(img_size/img.size[0], img_size/img.size[1])
    imw = round(img.size[0] * ratio)
    imh = round(img.size[1] * ratio)
    img_transforms=transforms.Compose([transforms.Resize((imh,imw)),
         transforms.Pad((max(int((imh-imw)/2),0), 
              max(int((imw-imh)/2),0), max(int((imh-imw)/2),0),
              max(int((imw-imh)/2),0)), (128,128,128)),
         transforms.ToTensor(),
         ])
    # convert image to Tensor
    image_tensor = img_transforms(img).float()
    image_tensor = image_tensor.unsqueeze_(0)
    input_img = Variable(image_tensor.type(Tensor))
    # run inference on the model and get detections
    with torch.no_grad():
        detections = model(input_img)
        detections = utils.non_max_suppression(detections, 80, 
                        conf_thres, nms_thres)
    return detections[0]

最后，讓我們通過加載一個圖像，獲取檢測結(jié)果，然后用檢測到的對象周圍的包圍框來顯示它。并為不同的類使用不同的顏色來區(qū)分。

# load image and get detections
img_path = "images/blueangels.jpg"
prev_time = time.time()
img = Image.open(img_path)
detections = detect_image(img)
inference_time = datetime.timedelta(seconds=time.time() - prev_time)
print ('Inference Time: %s' % (inference_time))
# Get bounding-box colors
cmap = plt.get_cmap('tab20b')
colors = [cmap(i) for i in np.linspace(0, 1, 20)]
img = np.array(img)
plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12,9))
ax.imshow(img)
pad_x = max(img.shape[0] - img.shape[1], 0) * (img_size / max(img.shape))
pad_y = max(img.shape[1] - img.shape[0], 0) * (img_size / max(img.shape))
unpad_h = img_size - pad_y
unpad_w = img_size - pad_x
if detections is not None:
    unique_labels = detections[:, -1].cpu().unique()
    n_cls_preds = len(unique_labels)
    bbox_colors = random.sample(colors, n_cls_preds)
    # browse detections and draw bounding boxes
    for x1, y1, x2, y2, conf, cls_conf, cls_pred in detections:
        box_h = ((y2 - y1) / unpad_h) * img.shape[0]
        box_w = ((x2 - x1) / unpad_w) * img.shape[1]
        y1 = ((y1 - pad_y // 2) / unpad_h) * img.shape[0]
        x1 = ((x1 - pad_x // 2) / unpad_w) * img.shape[1]
        color = bbox_colors[int(np.where(
             unique_labels == int(cls_pred))[0])]
        bbox = patches.Rectangle((x1, y1), box_w, box_h,
             linewidth=2, edgecolor=color, facecolor='none')
        ax.add_patch(bbox)
        plt.text(x1, y1, s=classes[int(cls_pred)], 
                color='white', verticalalignment='top',
                bbox={'color': color, 'pad': 0})
plt.axis('off')
# save image
plt.savefig(img_path.replace(".jpg", "-det.jpg"),        
                  bbox_inches='tight', pad_inches=0.0)
plt.show()

下面是我們的一些檢測結(jié)果：

視頻中的目標(biāo)跟蹤

現(xiàn)在你知道了如何在圖像中檢測不同的物體。當(dāng)你在一個視頻中一幀一幀地看時，你會看到那些跟蹤框在移動。但是如果這些視頻幀中有多個對象，你如何知道一個幀中的對象是否與前一個幀中的對象相同？這被稱為目標(biāo)跟蹤，它使用多次檢測來識別一個特定的對象。

有多種算法可以做到這一點(diǎn)，在本文中決定使用SORT(Simple Online and Realtime Tracking)，它使用Kalman濾波器預(yù)測先前識別的目標(biāo)的軌跡，并將其與新的檢測結(jié)果進(jìn)行匹配，非常方便且速度很快。

現(xiàn)在開始編寫代碼，前3個代碼段將與單幅圖像檢測中的代碼段相同，因為它們處理的是在單幀上獲得 YOLO 檢測。差異在最后一部分出現(xiàn)，對于每個檢測，我們調(diào)用 Sort 對象的 Update 函數(shù)，以獲得對圖像中對象的引用。因此，與前面示例中的常規(guī)檢測(包括邊界框的坐標(biāo)和類預(yù)測)不同，我們將獲得跟蹤的對象，除了上面的參數(shù)，還包括一個對象 ID。并且需要使用OpenCV來讀取視頻并顯示視頻幀。

videopath = 'video/interp.mp4'
%pylab inline 
import cv2
from IPython.display import clear_output
cmap = plt.get_cmap('tab20b')
colors = [cmap(i)[:3] for i in np.linspace(0, 1, 20)]
# initialize Sort object and video capture
from sort import *
vid = cv2.VideoCapture(videopath)
mot_tracker = Sort()
#while(True):
for ii in range(40):
    ret, frame = vid.read()
    frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    pilimg = Image.fromarray(frame)
    detections = detect_image(pilimg)
    img = np.array(pilimg)
    pad_x = max(img.shape[0] - img.shape[1], 0) * 
            (img_size / max(img.shape))
    pad_y = max(img.shape[1] - img.shape[0], 0) * 
            (img_size / max(img.shape))
    unpad_h = img_size - pad_y
    unpad_w = img_size - pad_x
    if detections is not None:
        tracked_objects = mot_tracker.update(detections.cpu())
        unique_labels = detections[:, -1].cpu().unique()
        n_cls_preds = len(unique_labels)
        for x1, y1, x2, y2, obj_id, cls_pred in tracked_objects:
            box_h = int(((y2 - y1) / unpad_h) * img.shape[0])
            box_w = int(((x2 - x1) / unpad_w) * img.shape[1])
            y1 = int(((y1 - pad_y // 2) / unpad_h) * img.shape[0])
            x1 = int(((x1 - pad_x // 2) / unpad_w) * img.shape[1])
            color = colors[int(obj_id) % len(colors)]
            color = [i * 255 for i in color]
            cls = classes[int(cls_pred)]
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x1+box_w, y1+box_h),
                         color, 4)
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1-35), (x1+len(cls)*19+60,
                         y1), color, -1)
            cv2.putText(frame, cls + "-" + str(int(obj_id)), 
                        (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 
                        1, (255,255,255), 3)
    fig=figure(figsize=(12, 8))
    title("Video Stream")
    imshow(frame)
    show()
    clear_output(wait=True)

感謝你能夠認(rèn)真閱讀完這篇文章，希望小編分享如何使用PyTorch實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測與跟蹤內(nèi)容對大家有幫助，同時也希望大家多多支持億速云，關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，遇到問題就找億速云，詳細(xì)的解決方法等著你來學(xué)習(xí)!