Darkflow: 다른 Python 응용 프로그램의 darkflow를 사용하여 예측 및 경계 상자가 있는 이미지 저장

상자를 그리고 json 출력을 구문 분석한 후 이미지를 작성하는 함수를 직접 작성해야 합니다.

다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

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)

여기서 result는 return predict 메서드에 의해 반환된 결과 목록의 단일 요소이고 imgcv는 원본 이미지입니다. 이 도움을 바랍니다!

고맙습니다 !

결과를 인쇄한 후 예측 및 경계 상자와 함께 이미지를 저장하는 방법이 있습니까?

darkflow.net.build에서 TFNet 가져오기
수입 cv2

옵션 = {"모델": "cfg/yolo.cfg", "로드": "bin/yolo.weights", "임계값": 0.1}

tfnet = TFNet(옵션)

imgcv = cv2.imread("./sample_img/sample_dog.jpg")
결과 = tfnet.return_predict(imgcv)
인쇄(결과)

이 코드를 실행하는 동안 문제가 있습니다. "load" 매개변수에 대해 알려주실 수 있습니까?

결과를 인쇄한 후 예측 및 경계 상자와 함께 이미지를 저장하는 방법이 있습니까?
darkflow.net.build에서 TFNet 가져오기
수입 cv2
옵션 = {"모델": "cfg/yolo.cfg", "로드": "bin/yolo.weights", "임계값": 0.1}
tfnet = TFNet(옵션)
imgcv = cv2.imread("./sample_img/sample_dog.jpg")
결과 = tfnet.return_predict(imgcv)
인쇄(결과)

이 코드를 실행하는 동안 문제가 있습니다. "load" 매개변수에 대해 알려주실 수 있습니까?

@abhishek795jha "load" 매개변수는 가중치 파일입니다........초기 우리는 훈련 후 yolo 가중치 파일을 사용하여 테스트를 위해 가중치 파일로 .pb 파일을 만듭니다. 훈련 시간에 "--savepb" 명령을 사용하여 with flow 명령을 사용하여 .pb 파일을 저장해야 합니다.