• OpenCV+YOLO+IP摄像头实现目标检测



    title: OpenCV+YOLO+IP摄像头实现目标检测

    前言

    学习OpenCV、YOLO到现在我实现了调用本地摄像头使用自己训练的模型进行目标识别,然后想着能不能远程获取视频数据,然后再PC端处理,最后将结果返回给视频流端。然后发现旧手机下载IP摄像头之后可以当做一个远程摄像头使用,并且它还支持rstp网络视频流协议(海康、大华的摄像头也是用这个协议,还可以兼容未来硬件的升级)

    代码

    import time
    import torch
    import cv2 as cv
    
    
    class MultipleTarget:
    
        def __init__(self, url):
            """
            初始化
            """
            # 加载训练模型
            self.model = torch.hub.load('./yolov5', 'custom', path='./weight/yolov5s.pt', source='local')
            # 设置阈值
            self.model.conf = 0.52  # confidence threshold (0-1)
            self.model.iou = 0.45  # NMS IoU threshold (0-1)
            # 加载摄像头
            self.url = url
            self.cap = cv.VideoCapture(self.url)
            self.cap.set(cv.CAP_PROP_FOURCC, cv.VideoWriter_fourcc('M', 'J', 'P', 'G'))
            if not self.cap.isOpened():
                print("Cannot open camera")
                exit()
    
        def draw(self, list_temp, image_temp):
            for temp in list_temp:
                name = temp[6]  # 取出标签名
                temp = temp[:4].astype('int')  # 转成int加快计算
                cv.rectangle(image_temp, (temp[0], temp[1]), (temp[2], temp[3]), (0, 0, 255), 3)  # 框出识别物体
                cv.putText(image_temp, name, (int(temp[0] - 10), int(temp[1] - 10)), cv.FONT_ITALIC, 1, (0, 255, 0), 2)
    
        def detect(self):
            """
            目标检测
            """
            while True:
                ret, frame = self.cap.read()
                # 如果正确读取帧,ret为True
                if not ret:
                    print("Can't receive frame (stream end?). Exiting ...")
                    break
                # frame = cv.flip(frame, 1)
    
                # FPS计算time.start
                start_time = time.time()
    
                # Inference
                results = self.model(frame)
                pd = results.pandas().xyxy[0]  # tensor-->pandas的DataFrame
                # 取出对应标签的list
                person_list = pd[pd['name'] == 'person'].to_numpy()
                bus_list = pd[pd['name'] == 'bus'].to_numpy()
                # 框出物体
                self.draw(person_list, frame)
                self.draw(bus_list, frame)
                # end_time
                end_time = time.time()
                fps = 1 / (end_time - start_time)
    
                # 控制台显示
                # results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.
                # print(results.xyxy[0])  # img1 predictions (tensor)
                # print('----------------')
                # print(results.pandas().xyxy[0])  # img1 predictions (pandas)
    
                # FPS显示
                cv.putText(frame, 'FPS:' + str(int(fps)), (30, 50), cv.FONT_ITALIC, 1, (0, 255, 0), 2)
    
                cv.imshow('results', frame)
                cv.waitKey(10)
                if cv.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):
                    break
    
            self.cap.release()
            cv.destroyAllWindows()
    
    
    url = 'rtsp://admin:admin@192.168.43.229:8554/live'
    test = MultipleTarget(url)
    test.detect()
    
    
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    存在问题

    在不进行目标检测的时候,读到的视频流很流畅,进行目标检测后就非常卡几乎不能用。
    经过几天的学习和查找,感觉这个问题出在这里:
    CPU和内存在读视频流和处理视频的时候爆了
    我在运行程序的时候看了任务管理器果然如此
    然后我就根据网上的说法使用多进程来解决这个问题,但是结果还是一个样
    我现在在怀疑是不是我的电脑配置不够(ps:我的电脑配置确实垃圾)


    有搞了几天没有丝毫进展!!!!!!!!!
    躺了,试了很多方法还是卡的一批,延迟还贼高,无奈
    配置不够(ps:我的电脑配置确实垃圾)


    有搞了几天没有丝毫进展!!!!!!!!!
    躺了,试了很多方法还是卡的一批,延迟还贼高,无奈

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_43815039/article/details/125515074