Darkflow: Uso de darkflow de otra aplicación de python para guardar imágenes con predicciones y cuadros delimitadores

Tendrá que escribir su propia función para dibujar los cuadros y escribir la imagen después de analizar la salida json.

Puedes usar un código como este

cv2.rectangle(imgcv,
              (result["topleft"]["x"], result["topleft"]["y"]),
              (result["bottomright"]["x"],
               result["bottomright"]["y"]),
              (0, 255, 0), 4)
text_x, text_y = result["topleft"][
    "x"] - 10, result["topleft"]["y"] - 10

cv2.putText(imgcv, result["label"], (text_x, text_y),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.8, (0, 255, 0), 2, cv2.LINE_AA)

Donde resultado es un elemento único de la lista de resultados devueltos por el método de predicción de devolución e imgcv es la imagen original. ¡Espero que esto ayude!

Gracias !

¿Hay alguna forma de guardar la imagen con las predicciones y sus cuadros delimitadores después de imprimir el resultado?

desde darkflow.net.build importar TFNet
importar cv2

opciones = {"modelo": "cfg/yolo.cfg", "carga": "bin/yolo.pesos", "umbral": 0.1}

tfnet = TFNet(opciones)

imgcv = cv2.imread("./sample_img/sample_dog.jpg")
resultado = tfnet.return_predict(imgcv)
imprimir (resultado)

Tengo un problema al ejecutar este código. ¿Puede decirme sobre el parámetro "cargar"?

¿Hay alguna forma de guardar la imagen con las predicciones y sus cuadros delimitadores después de imprimir el resultado?
desde darkflow.net.build importar TFNet
importar cv2
opciones = {"modelo": "cfg/yolo.cfg", "carga": "bin/yolo.pesos", "umbral": 0.1}
tfnet = TFNet(opciones)
imgcv = cv2.imread("./sample_img/sample_dog.jpg")
resultado = tfnet.return_predict(imgcv)
imprimir (resultado)

Tengo un problema al ejecutar este código. ¿Puede decirme sobre el parámetro "cargar"?

@abhishek795jha El parámetro de "carga" son sus archivos de peso .......inicialmente tomamos el archivo de peso yolo después del entrenamiento, usted crea un archivo .pb para probarlo como un archivo de peso. En el tiempo de entrenamiento, debe usar el comando "--savepb" para guardar el archivo .pb usando el comando de flujo.