Gen2 灰度相机和运行MobilenetSSD模型

这个例子展示了如何在左侧灰度相机上运行 MobileetV2SSD模型,以及如何在右侧相机流的预览中显示神经网络结果。

演示

设置

请运行以下命令来安装所需的依赖项

Warning

说明:此处安装的是第二代depthai库

python3 -m pip install --extra-index-url https://artifacts.luxonis.com/artifactory/luxonis-python-snapshot-local/ depthai==0.0.2.1+c9a19df719cb668e438d6eafd193cdf60a0d9354 numpy==1.19.5 opencv-python==4.5.1.48

有关更多信息,请参阅 Python API 安装指南

这个示例还需要 mobileenetsdd blob ( mobilenet.blob 文件 )才能工作——您可以从 这里 下载它。

源代码

可以在 GitHub 上找到。国内用户也可以在 gitee 上找到。

from pathlib import Path
import sys
import cv2
import depthai as dai
import numpy as np

# 首先获取模型
mobilenet_path = str((Path(__file__).parent / Path('models/mobilenet.blob')).resolve().absolute())
if len(sys.argv) > 1:
    mobilenet_path = sys.argv[1]


# 开始定义管道
pipeline = dai.Pipeline()

# 创建灰度相机流
cam_right = pipeline.createMonoCamera()
cam_right.setBoardSocket(dai.CameraBoardSocket.RIGHT)
cam_right.setResolution(dai.MonoCameraProperties.SensorResolution.THE_720_P)

# 定义一个将基于源帧进行预测的神经网络
detection_nn = pipeline.createNeuralNetwork()
detection_nn.setBlobPath(mobilenet_path)

# 创建一个节点以将灰度框架转换为神经网络可接受的形式
manip = pipeline.createImageManip()
manip.initialConfig.setResize(300, 300)
# NN模型需要BGR输入。默认情况下,ImageManip输出类型将与输入相同(在这种情况下为灰色)
manip.initialConfig.setFrameType(dai.RawImgFrame.Type.BGR888p)
cam_right.out.link(manip.inputImage)
manip.out.link(detection_nn.input)

# 创建输出
xout_manip = pipeline.createXLinkOut()
xout_manip.setStreamName("right")
manip.out.link(xout_manip.input)

xout_nn = pipeline.createXLinkOut()
xout_nn.setStreamName("nn")
detection_nn.out.link(xout_nn.input)

# MobilenetSSD标签文本
texts = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow",
         "diningtable", "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep", "sofa", "train", "tvmonitor"]

# 管道已定义,现在设备已连接到管道
with dai.Device(pipeline) as device:
    # 启动管道
    device.startPipeline()

    # 输出队列将用于从上面定义的输出中获取灰度帧和nn数据
    q_right = device.getOutputQueue("right", maxSize=4, blocking=False)
    q_nn = device.getOutputQueue("nn", maxSize=4, blocking=False)

    frame = None
    bboxes = []
    confidences = []
    labels = []

    # nn数据(作为边界框的位置)在<0..1>范围内-需要使用图像的width/height对其进行归一化
    def frame_norm(frame, bbox):
        norm_vals = np.full(len(bbox), frame.shape[0])
        norm_vals[::2] = frame.shape[1]
        return (np.clip(np.array(bbox), 0, 1) * norm_vals).astype(int)


    while True:
        # 使用tryGet方法(非阻塞)而不是get方法来获取(阻塞),这将返回可用数据,否则返回None
        in_right = q_right.tryGet()
        in_nn = q_nn.tryGet()

        if in_right is not None:
            # 如果灰度帧数据不为空,则将一维数据转换为HxWxC帧
            shape = (3, in_right.getHeight(), in_right.getWidth())
            frame = in_right.getData().reshape(shape).transpose(1, 2, 0).astype(np.uint8)
            frame = np.ascontiguousarray(frame)

        if in_nn is not None:
            # 检测结果有7个数,最后一次检测后跟着-1位数,以后填充0
            bboxes = np.array(in_nn.getFirstLayerFp16())
            # 仅取-1位之前的结果
            bboxes = bboxes[:np.where(bboxes == -1)[0][0]]
            # 将一维数组转换为Nx7矩阵
            bboxes = bboxes.reshape((bboxes.size // 7, 7))
            # 筛选出置信度小于定义阈值的结果
            bboxes = bboxes[bboxes[:, 2] > 0.5]
            # 剪切bbox和标签
            labels = bboxes[:, 1].astype(int)
            bboxes = bboxes[:, 3:7]
            confidences = bboxes[:, 2]

        if frame is not None:
            # 如果图像不为空,请在其上绘制边框并显示图像
            for raw_bbox, label, conf in zip(bboxes, labels, confidences):
                bbox = frame_norm(frame, raw_bbox)
                cv2.rectangle(frame, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (255, 0, 0), 2)
                cv2.putText(frame, texts[label], (bbox[0] + 10, bbox[1] + 20), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.5, 255)
                cv2.putText(frame, f"{int(conf * 100)}%", (bbox[0] + 10, bbox[1] + 40), cv2.FONT_HERSHEY_TRIPLEX, 0.5, 255)
            cv2.imshow("right", frame)

        if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
            break

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