Untitled
unknown
python
3 months ago
7.0 kB
4
Indexable
import cv2 import numpy as np from openvino.runtime import Core # Load mô hình OpenVINO ie = Core() model_path = "openvino_model.xml" # Đảm bảo đúng tên file XML đã lưu compiled_model = ie.compile_model(model_path, "CPU") # Đọc video đầu vào video_path = r"C:\Users\Huy\Pictures\video1.mp4" # Đường dẫn video của bạn cap = cv2.VideoCapture(video_path) # Kiểm tra video có mở được không if not cap.isOpened(): print(f"Không thể mở video: {video_path}") exit() # Lấy thông tin video và in ra để kiểm tra fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) print(f"Video FPS: {fps}") print(f"Video size: {frame_width}x{frame_height}") # Lấy thông tin kích thước đầu vào của mô hình input_blob = compiled_model.input(0).any_name input_shape = compiled_model.input(0).shape # (1, 3, 640, 640) input_size = (input_shape[2], input_shape[3]) # (640, 640) # Danh sách các class của YOLOv8 (80 class COCO) class_names = ["person", "bicycle", "car", "motorcycle", "airplane", "bus", "train", "truck", "boat", "traffic light", "fire hydrant", "stop sign", "parking meter", "bench", "bird", "cat", "dog", "horse", "sheep", "cow", "elephant", "bear", "zebra", "giraffe", "backpack", "umbrella", "handbag", "tie", "suitcase", "frisbee", "skis", "snowboard", "sports ball", "kite", "baseball bat", "baseball glove", "skateboard", "surfboard", "tennis racket", "bottle", "wine glass", "cup", "fork", "knife", "spoon", "bowl", "banana", "apple", "sandwich", "orange", "broccoli", "carrot", "hot dog", "pizza", "donut", "cake", "chair", "couch", "potted plant", "bed", "dining table", "toilet", "TV", "laptop", "mouse", "remote", "keyboard", "cell phone", "microwave", "oven", "toaster", "sink", "refrigerator", "book", "clock", "vase", "scissors", "teddy bear", "hair drier", "toothbrush"] # Đọc từng frame của video while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: print("Không thể đọc tiếp frame. Thoát...") break try: # Kiểm tra frame có rỗng không if frame is None: print("Frame rỗng") continue # Kiểm tra kích thước frame print(f"Frame shape: {frame.shape}") # Resize & Chuẩn hóa ảnh về [0,1] resized_frame = cv2.resize(frame, input_size) normalized_frame = resized_frame.astype(np.float32) / 255.0 input_tensor = np.expand_dims(normalized_frame.transpose(2, 0, 1), axis=0) # Chạy mô hình OpenVINO results = compiled_model([input_tensor])[compiled_model.output(0).any_name] # Chuyển đổi kết quả (1, 84, 8400) -> (8400, 84) predictions = np.transpose(results[0]) # Lấy scores và class_ids conf_threshold = 0.05 # Giảm ngưỡng xuống thấp hơn nms_threshold = 0.3 # Giảm ngưỡng NMS # Xử lý predictions object_scores = predictions[:, 4] class_scores = predictions[:, 5:] print(f"Max confidence score: {np.max(object_scores):.4f}") # Lọc các dự đoán có confidence > threshold mask = object_scores > conf_threshold boxes_detected = predictions[mask, :4] scores_detected = object_scores[mask] class_scores_detected = class_scores[mask] class_ids_detected = np.argmax(class_scores_detected, axis=1) print(f"Number of detections before NMS: {len(boxes_detected)}") if len(boxes_detected) > 0: # Chuyển đổi tọa độ box về tỷ lệ của frame gốc img_h, img_w = frame.shape[:2] # Tạo danh sách boxes cho NMS nms_boxes = [] nms_scores = [] nms_class_ids = [] for i in range(len(boxes_detected)): # Lấy tọa độ box x, y, w, h = boxes_detected[i] # Chuyển từ xywh sang xyxy trong tọa độ gốc x1 = int((x - w/2) * img_w) y1 = int((y - h/2) * img_h) x2 = int((x + w/2) * img_w) y2 = int((y + h/2) * img_h) # Kiểm tra box có nằm trong frame không if (x1 >= -10 and y1 >= -10 and x2 < img_w + 10 and y2 < img_h + 10 and w > 0 and h > 0 and x2 > x1 and y2 > y1): nms_boxes.append([x1, y1, x2, y2]) nms_scores.append(scores_detected[i]) nms_class_ids.append(class_ids_detected[i]) print(f"Number of valid boxes before NMS: {len(nms_boxes)}") # Áp dụng NMS nếu có boxes hợp lệ if len(nms_boxes) > 0: indices = cv2.dnn.NMSBoxes( nms_boxes, nms_scores, conf_threshold, nms_threshold ) print(f"Number of boxes after NMS: {len(indices)}") # Vẽ các box sau NMS for i in indices: box = nms_boxes[i] x1, y1, x2, y2 = box # Giới hạn tọa độ trong frame x1 = max(0, min(x1, img_w-1)) y1 = max(0, min(y1, img_h-1)) x2 = max(0, min(x2, img_w-1)) y2 = max(0, min(y2, img_h-1)) # Vẽ box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # Vẽ label label = f"{class_names[nms_class_ids[i]]}: {nms_scores[i]:.2f}" cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) print(f"Drawing box: ({x1}, {y1}, {x2}, {y2}) for {label}") # Hiển thị kết quả cv2.imshow("YOLOv8 OpenVINO Video Detection", frame) # Thêm độ trễ phù hợp với FPS của video key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # Giảm độ trễ xuống 1ms if key == ord('q'): break except Exception as e: print(f"\nLỗi xử lý frame: {str(e)}") import traceback traceback.print_exc() break # Giải phóng tài nguyên cap.release() cv2.destroyAllWindows()
Editor is loading...
Leave a Comment