ルーチン説明 25-tf_mobilenet_serach_just_center TensorFlow_mobilenet 画像中心認識

# TensorFlow Lite Mobilenet V1 示例
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# 谷歌的Mobilenet V1检测1000类对象
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# 警告：Mobilenet在ImageNet上受过训练，并不意味着可以对现实世界中的任何事物进行分类。
# 在现实世界中。它只是为了在ImageNet数据集上取得高得分而设计的。
# 这个例子展示了在OpenMV摄像头上运行mobilenet。
# 然而,默认模型并不能真正用于任何事情。
# 您必须使用迁移学习通过重新训练模型将模型应用于目标问题。
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# 注意:这个例子只适用于OpenMV Cam H7 Plus(带有SDRAM)，而且更好!
# 要获取模型，请参见OpenMV IDE中 工具->机器视觉->CNN网络库。标签也在那里。
# 工具->机器视觉。标签也在那里。
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# 在此示例中，我们将探测器窗口滑到图像上方，并获取激活列表。
# 请注意，使用带有滑动窗口的CNN计算极为复杂，因此对于详尽搜索，不要期望CNN是实时的。

import sensor, image, time, os, tf

sensor.reset()                         # 复位并初始化传感器。

sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
#设置图像色彩格式，有RGB565色彩图和GRAYSCALE灰度图两种

sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # 将图像大小设置为QVGA (320x240)

sensor.set_windowing((240, 240))       # 设置240X240窗口。
sensor.skip_frames(time=2000)          # 等待一段时间，让相机设置生效。

mobilenet_version = "1" # 1
mobilenet_width = "0.5" # 1.0, 0.75, 0.50, 0.25
mobilenet_resolution = "128" # 224, 192, 160, 128

mobilenet = "mobilenet_v%s_%s_%s_quant.tflite" % (mobilenet_version, mobilenet_width, mobilenet_resolution)
labels = [line.rstrip('\n') for line in open("mobilenet_labels.txt")]

clock = time.clock()
while(True):
    clock.tick()

    img = sensor.snapshot()

    # net.classify()将在图像的roi上运行网络(如果没有指定roi，则在整个图像上运行)
    # 将为每个位置生成一个分类得分输出向量。
    # 在每个比例下，检测窗口都以x_overlap（0-1）和y_overlap（0-1）为指导在ROI中移动。
    # 如果将重叠设置为0.5，那么每个检测窗口将与前一个窗口重叠50%。
    # 请注意，重叠越多，计算工作量就越大。
    # 最后，对于在网络沿x/y方向滑动后的多尺度匹配，检测窗口将由scale_mul（0-1）缩小到min_scale（0-1）。
    # 下降到min_scale(0-1)。例如，如果scale_mul为0.5，则检测窗口将缩小50%。
    # 请注意，如果x_overlap和y_overlap较小，则在较小的比例下可以搜索更多区域...

    # 设置x_overlap=-1可以使窗口始终保持在ROI的中心位置。
    # 如果y_overlap不是-1，该方法将在所有垂直位置进行搜索。

    # 设置y_overlap=-1可以使窗口始终保持在ROI的中心位置。
    # 如果x_overlap不是-1，该方法将在所有水平位置进行搜索。

    # 默认设置只是进行一次检测...更改它们以搜索图像...
    for obj in tf.classify(mobilenet, img, min_scale=1.0, scale_mul=0.5, x_overlap=-1, y_overlap=-1):
        print("**********\nTop 5 Detections at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
        img.draw_rectangle(obj.rect())
        # 这将标签和置信度值合并到元组列表中
        # 然后根据置信值对列表排序。
        sorted_list = sorted(zip(labels, obj.output()), key = lambda x: x[1], reverse = True)
        for i in range(5):
            print("%s = %f" % (sorted_list[i][0], sorted_list[i][1]))
    print(clock.fps(), "fps")