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图像识别器（底层API教程）

SqueezeNet 1000类图像识别器

本章为您介绍如何使用角蜂鸟在Python调用底层API实现基于SqueezeNet的图像识别器。

比起检测器，识别器可从图片分析得到较细的分类类别，例如猫、狗的某个品种。

• 本教程基于Ubuntu 16.04系统
  

路径和文件

• 人脸识别Python：SungemSDK/examples/python/ImageRecognition.py
• 模型文件：SungemSDK/examples/graphs/graph_sz
  

图像识别 Image Recognition

在python目录下执行以下命令来启动 图像识别 范例。

1. ~/SungemSDK/examples/python$ python3 ImageRecognition.py

复制代码

识别目标图像为/SungemSDK/中区域(ROI)的图像部分。通过按 ‘w’ 与 ’s’ 可调整 ROI 的大小。

得到 Top5 结果例如: 属于计算机键盘概率98.39%、空格1.40%、打字机键盘0.22%、笔记本0.03%、仓鼠0.00%。

因为调用全部函数为底层API，终端不显示任何提示。

参数设置
初始化

1. # Load device （载入设备）
   
2. devices = hs.EnumerateDevices()
   
3. dev = hs.Device(devices[0])
   
4. dev.OpenDevice()
   
5. 
   
6. # Load CNN model （载入模型）
   
7. with open('../graphs/graph_sz', mode='rb') as f:
   
8.         b = f.read()
   
9. graph = dev.AllocateGraph(b)
   
10. dim = (227,227)
    
11. 
    
12. # Load classes （载入分类标签）
    
13. classes=np.loadtxt('../misc/image_category.txt',str,delimiter='\t')
    
14. 
    
15. # Set camera mode (摄像头模式）
    
16. if WEBCAM: video_capture = cv2.VideoCapture(0)

复制代码

两种模式（WEBCAM）：

• True时使用外接USB摄像头
• False时使用角蜂鸟内置摄像头
  

图像识别

1. # 裁切出ROI区域
   
2. sz = image_raw.shape
   
3. cx = int(sz[0]/2)
   
4. cy = int(sz[1]/2)
   
5. ROI = int(sz[0]*ROI_ratio)
   
6. cropped = image_raw[cx-ROI:cx+ROI,cy-ROI:cy+ROI,:]
   
7. 
   
8. # 前处理
   
9. cropped = cropped.astype(np.float32)
   
10. cropped[:,:,0] = (cropped[:,:,0] - 104)
    
11. cropped[:,:,1] = (cropped[:,:,1] - 117)
    
12. cropped[:,:,2] = (cropped[:,:,2] - 123)
    
13. 
    
14. # 图像数据传入角蜂鸟并排序分类结果
    
15. graph.LoadTensor(cv2.resize(cropped,dim).astype(np.float16), 'user object')
    
16. output, userobj = graph.GetResult()
    
17. output_label = output.argsort()[::-1][:5]

复制代码

可视化

1. # 输出文字
   
2. for i in range(5):
   
3.         label = re.search("n[0-9]+\s([^,]+)", classes[output_label[i]]).groups(1)[0]
   
4.         cv2.putText(image_raw, "%s %0.2f %%" % (label, output[output_label[i]]*100), (20, 50+i*30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 255), 2)
   
5. 
   
6. # 画框
   
7. cv2.rectangle(image_raw, (cy-ROI, cx-ROI), (cy+ROI, cx+ROI),(255,255,0), 5)
   
8. 
   
9. # 显示图像
   
10. cv2.imshow('Result',image_raw)
    
11. 
    
12. # 检测键盘输入
    
13. key = cv2.waitKey(1)
    
14. if key == ord('w'):
    
15.         ROI_ratio += 0.1
    
16. elif key == ord('s'):
    
17.         ROI_ratio -= 0.1
    
18. if ROI_ratio < 0.1:
    
19.         ROI_ratio = 0.1

复制代码

输入result，输出画框之后的图像。之后通过OpenCV函数来显示图像。

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