Faster RCNN修改demo.py檔案實現圖片的批量測試與儲存
關於Faster R-CNN Tensorflow+python 3.5 在Windows10環境下配置實現,可以參看這裡。執行在demo.py檔案中測試資料中原始碼設定僅檢測幾張圖片供參考,原始的程式碼段如下。
im_names = ['000456.jpg', '000457.jpg', '000542.jpg', '001150.jpg', '001763.jpg', '004545.jpg'] for im_name in im_names: print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') print('Demo for data/demo/{}'.format(im_name)) demo(sess, net, im_name) plt.show()
問題1:一旦測試圖片多起來,桌面上一下子顯示出十幾個figure視窗看起來有點小刺激,所以可以考慮修改以下程式碼,進行批量測試和儲存。
主要修改下檔案的儲存路徑與輸出格式,因為不少測試圖片經plt.savefig函式儲存,如果不加其他引數設定會導致影象上存在不少空白位置,plt.savefig函式的詳細引數設定可以參考官方文件:
im_names = os.listdir(cfg.FLAGS2["data_dir"]+'/demo') #測試圖片所在位置 for im_name in im_names: print('~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~') print('Demo for data/demo/{}'.format(im_name)) demo(sess, net, im_name) #儲存測試圖片所在位置,並設定輸出格式 plt.savefig(cfg.FLAGS2["data_dir"]+'/test_result/'+ im_name, format = 'png',transparent = True,pad_inches = 0,dpi = 300,bbox_inches = 'tight') # plt.show()
問題2:就是demo.py檔案在對同一張圖片上每個視窗 僅顯示某一類圖片,而不是在每張影象上顯示所有類別
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