如何在使用YOLO进行训练后裁剪检测对象？

Question

我用YOLO做模特训练。我想要裁剪检测到的对象。对于Darknet存储库，使用is：https://github.com/AlexeyAB/darknet/

用于在文本文件am中检测和存储输出坐标的方法如下：./暗网检测器测试数据_ For _colab/obj.data_for_colab/yolov3 3-micro-obj.cfg yolov3-tiny_10000。权重-dont_show -ext_output < TEST.txt > result.txt Result.jpg

Answer 1

考虑到TEST.txt文件中的细节，将其作为示例映像。您可以使用python的re模块来检测文本模式(即"class_name“)。

解析.txt文件

import re
path='/content/darknet/result.txt'
myfile=open(path,'r')
lines=myfile.readlines()
pattern= "class_name"

for line in lines:
  if re.search(pattern,line):
    Cord_Raw=line
Cord=Cord_Raw.split("(")[1].split(")")[0].split("  ")

现在我们将得到一个列表中的坐标。

坐标计算

x_min=int(Cord[1])
x_max=x_min + int(Cord[5])
y_min=int(Cord[3])
y_max=y_min+ int(Cord[7])

从实际图像中裁剪

import cv2
img = cv2.imread("Image.jpg")
crop_img = img[y_min:y_max, x_min:x_max]
cv2.imwrite("Object.jpg",crop_img)