自动识别视频中的目标
- PYTHON :3.6
- OpenCV: 3.4.6.27
- 其中 python 是通过 Anaconda3 环境安装
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运行 demo_frame.py: 从‘test_list.csv’中读取要测试的图片名。运行目标识别和车道线识别算法。将目标识别结果存入‘obj_list.csv’中，将车道线结果存入‘lane_list.csv’中。
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运行 multi_iou.py: 从‘obj_list.csv’中读取测试的 bounding box 结果，从‘labels.csv’中读取 bounding box的真值。计算每个目标的 IOU。
- data 目录
测试图片,视频
- weights 目录
yolov3 的网络结构及权重文件
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test_list.csv: 待测试的图片名列表
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obj_list.csv：目标识别结果
0,0,person,3,197,205,547,0.9818541407585144
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lane_list.csv：车道线识别结果
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iou_result.csv：测试结果与真值比较获得的IOU
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labels.csv：目标真值列表
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detector.py: 创建有一个 detector 对象。
detect =
detector.detector("yolov3","weights/yolov3.cfg","weights/yolov3.weights","w
eights/coco.names")
objlist = detect.detect(frame)
调用 detect 方法就可以得到 objlist,里面存放的是 Obj 对象。 然后就会记录结果到指定的 csv 文件。
