Detectron2是一个用于计算机视觉任务的深度学习库,它提供了许多预训练的模型和工具,可以用于目标检测、实例分割和关键点检测等任务。要将经过训练的模型结果绘制在视频上,可以按照以下步骤进行操作:
forward
方法来实现。cv2.rectangle
和cv2.putText
来绘制边界框和标签。下面是一个示例代码,演示了如何使用Detectron2将经过训练的模型结果绘制在视频上:
import cv2
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog
# 加载模型
model = model_zoo.get("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
predictor = DefaultPredictor(model)
# 打开视频文件
video = cv2.VideoCapture("input_video.mp4")
while True:
ret, frame = video.read()
if not ret:
break
# 对每一帧进行推理
outputs = predictor(frame)
# 绘制结果
v = Visualizer(frame[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(model.cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
result = v.get_image()[:, :, ::-1]
# 显示结果
cv2.imshow("Result", result)
if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
break
video.release()
cv2.destroyAllWindows()
在这个示例中,我们使用了Detectron2的预训练模型"Faster R-CNN with ResNet-50 FPN",并将其应用于输入视频文件。通过调用DefaultPredictor
的__call__
方法,我们可以获得模型的输出结果。然后,使用Visualizer
将结果绘制在图像上,并通过get_image
方法获取绘制结果。最后,使用OpenCV的imshow
函数显示结果。
这只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。另外,腾讯云提供了一系列与计算机视觉相关的产品和服务,如图像识别、人脸识别等,你可以根据具体需求选择适合的产品。具体的产品介绍和文档可以在腾讯云官网上找到。
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