yolo_lc_person_detector.py

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# Beispiel für TensorFlow Lite YOLO LC Personendetektor
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# YOLO LC ist eine Variante von YOLOV2, die schnell genug ist, um auf OpenMV Cams ohne NPU zu laufen.

import csi
import time
import ml
from ml.postprocessing.darknet import YoloLC

# Sensor initialisieren.
csi0 = csi.CSI()
csi0.reset()
csi0.pixformat(csi.RGB565)
csi0.framesize(csi.VGA)

# Eingebautes Personenerkennungsmodell laden
model = ml.Model("/rom/yolo_lc_192.tflite", postprocess=YoloLC(threshold=0.4))
print(model)

# Visualisierungsparameter.
n = len(model.labels)
model_class_colors = [(int(255 * i // n), int(255 * (n - i - 1) // n), 255) for i in range(n)]

clock = time.clock()
while True:
    clock.tick()
    img = csi0.snapshot()

    # boxes ist eine Liste je Klasse von ((x, y, w, h), score)-Tupeln
    boxes = model.predict([img])

    # Begrenzungsrahmen um die erkannten Objekte zeichnen
    for i, class_detections in enumerate(boxes):
        rects = [r for r, score in class_detections]
        labels = [model.labels[i] for j in range(len(rects))]
        colors = [model_class_colors[i] for j in range(len(rects))]
        ml.utils.draw_predictions(img, rects, labels, colors, format=None)

    print(clock.fps(), "fps")