Untitled
unknown
python
2 months ago
5.8 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] # Debug thông tin print("Results shape:", results.shape) # Xử lý đầu ra YOLOv8 boxes = [] scores = [] class_ids = [] conf_threshold = 0.25 # Lấy kích thước frame gốc img_h, img_w = frame.shape[:2] # Chuyển đổi kết quả (1, 84, 8400) -> (8400, 84) predictions = np.transpose(results[0]) # Lấy scores và class_ids scores = np.max(predictions[:, 4:], axis=1) class_ids = np.argmax(predictions[:, 4:], axis=1) # Lọc các dự đoán có confidence > threshold mask = scores > conf_threshold boxes_detected = predictions[mask, :4] scores_detected = scores[mask] class_ids_detected = class_ids[mask] if len(boxes_detected) > 0: # Chuyển đổi xywh -> xyxy boxes_detected[:, 0] = boxes_detected[:, 0] - boxes_detected[:, 2] / 2 # x1 boxes_detected[:, 1] = boxes_detected[:, 1] - boxes_detected[:, 3] / 2 # y1 boxes_detected[:, 2] = boxes_detected[:, 0] + boxes_detected[:, 2] # x2 boxes_detected[:, 3] = boxes_detected[:, 1] + boxes_detected[:, 3] # y2 # Scale boxes về kích thước ảnh gốc boxes_detected[:, [0, 2]] *= img_w boxes_detected[:, [1, 3]] *= img_h # Chuyển về int boxes_detected = boxes_detected.astype(np.int32) # Áp dụng NMS indices = cv2.dnn.NMSBoxes( boxes_detected.tolist(), scores_detected.tolist(), conf_threshold, 0.45 ) # Vẽ các box for i in indices: box = boxes_detected[i] x1, y1, x2, y2 = box # Vẽ box cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2) # Vẽ label label = f"{class_names[class_ids_detected[i]]}: {scores_detected[i]:.2f}" cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # Hiển thị kết quả cv2.imshow("YOLOv8 OpenVINO Video Detection", frame) # Thêm độ trễ và kiểm tra phím thoát key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # Giảm độ trễ xuống 1ms if key == ord('q'): break except Exception as e: print(f"Lỗi 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