Task4：新图片、新视频预测

使用task3训练好的图像分类模型，对新图像进行预测

1. 安装配置环境

pip install numpy pandas matplotlib requests tqdm opencv-python pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10.0/index.html
wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/dataset/SimHei.ttf

#创建目录
import os
# 存放测试图片
os.mkdir('test_img')

# 存放结果文件
os.mkdir('output')

# 存放训练得到的模型权重
os.mkdir('checkpoints')

# 下载样例模型文件
!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/checkpoints/fruit30_pytorch_20220814.pth -P checkpoints

# 下载 类别名称 和 ID索引号 的映射字典
!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/dataset/fruit30/idx_to_labels.npy

# 下载测试图像文件 至 test_img 文件夹

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_fruits.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_orange_2.jpg -P test_img 

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_bananan.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_kiwi.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_石榴.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_orange.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_lemon.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/test_火龙果.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/watermelon1.jpg -P test_img

!wget https://zihao-openmmlab.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/banana1.jpg -P test_img

# 下载测试视频文件 至 test_img 文件夹

!wget https://zihao-openmmlab.obs.myhuaweicloud.com/20220716-mmclassification/test/0818/fruits_video.mp4 -P test_img

2. 预测新图像

#导入工具包
import torch
import torchvision
import torch.nn.functional as F

import numpy as np
import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# 有 GPU 就用 GPU，没有就用 CPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

device

#载入类别
idx_to_labels = np.load('idx_to_labels.npy', allow_pickle=True).item()
idx_to_labels

#导入训练好的模型
model = torch.load('checkpoints/fruit30_pytorch_20220814.pth')
model = model.eval().to(device)
#预处理
from torchvision import transforms
# 测试集图像预处理-RCTN：缩放、裁剪、转 Tensor、归一化
test_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),
                                     transforms.CenterCrop(224),
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize(
                                         mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
                                    ])

#载入一张测试图像
from PIL import Image
img_path = 'test_img/watermelon1.jpg'
# img_path = 'test_img/banana1.jpg'
# img_path = 'test_img/test_bananan.jpg'
# img_path = 'test_img/test_orange.jpg'
# img_path = 'test_img/test_orange_2.jpg'
# img_path = 'test_img/test_kiwi.jpg'
# img_path = 'test_img/test_lemon.jpg'
# img_path = 'test_img/test_石榴.jpg'
# img_path = 'test_img/test_火龙果.jpg'

img_pil = Image.open(img_path)
np.array(img_pil).shape
img_pil

#预处理、前向预测
input_img = test_transform(img_pil) # 预处理
input_img.shape
input_img = input_img.unsqueeze(0).to(device)
input_img.shape
# 执行前向预测，得到所有类别的 logit 预测分数
pred_logits = model(input_img) 
pred_logits

pred_softmax = F.softmax(pred_logits, dim=1) # 对 logit 分数做 softmax 运算
pred_softmax

plt.figure(figsize=(22, 10))

x = idx_to_labels.values()
y = pred_softmax.cpu().detach().numpy()[0] * 100
width = 0.45 # 柱状图宽度

ax = plt.bar(x, y, width)

plt.bar_label(ax, fmt='%.2f', fontsize=15) # 置信度数值
plt.tick_params(labelsize=20) # 设置坐标文字大小

plt.title(img_path, fontsize=30)
plt.xticks(rotation=45) # 横轴文字旋转
plt.xlabel('类别', fontsize=20)
plt.ylabel('置信度', fontsize=20)
plt.show()
#置信度最大的n个结果
n = 10
top_n = torch.topk(pred_softmax, n) # 取置信度最大的 n 个结果
pred_ids = top_n[1].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出类别
confs = top_n[0].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出置信度

pred_ids
confs

#图像分类结果写在原图上
draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
for i in range(n):
    class_name = idx_to_labels[pred_ids[i]] # 获取类别名称
    confidence = confs[i] * 100 # 获取置信度
    text = '{:<15} {:>.4f}'.format(class_name, confidence)
    print(text)
    
    # 文字坐标，中文字符串，字体，rgba颜色
    draw.text((50, 100 + 50 * i), text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1))

img_pil
#石榴              99.1470
#车厘子             0.5968
#葡萄-红            0.0921
#草莓              0.0513
#荔枝              0.0407
#圣女果             0.0197
#苹果-红            0.0178
#西红柿             0.0139
#杨梅              0.0065
#西瓜              0.0038

fig = plt.figure(figsize=(18,6))

# 绘制左图-预测图
ax1 = plt.subplot(1,2,1)
ax1.imshow(img_pil)
ax1.axis('off')

# 绘制右图-柱状图
ax2 = plt.subplot(1,2,2)
x = idx_to_labels.values()
y = pred_softmax.cpu().detach().numpy()[0] * 100
ax2.bar(x, y, alpha=0.5, width=0.3, color='yellow', edgecolor='red', lw=3)
plt.bar_label(ax, fmt='%.2f', fontsize=10) # 置信度数值

plt.title('{} 图像分类预测结果'.format(img_path), fontsize=30)
plt.xlabel('类别', fontsize=20)
plt.ylabel('置信度', fontsize=20)
plt.ylim([0, 110]) # y轴取值范围
ax2.tick_params(labelsize=16) # 坐标文字大小
plt.xticks(rotation=90) # 横轴文字旋转

plt.tight_layout()
fig.savefig('output/预测图+柱状图.jpg')

#预测结果表格输出
pred_df = pd.DataFrame() # 预测结果表格
for i in range(n):
    class_name = idx_to_labels[pred_ids[i]] # 获取类别名称
    label_idx = int(pred_ids[i]) # 获取类别号
    confidence = confs[i] * 100 # 获取置信度
    pred_df = pred_df.append({'Class':class_name, 'Class_ID':label_idx, 'Confidence(%)':confidence}, ignore_index=True) # 预测结果表格添加一行
display(pred_df) # 展示预测结果表格

3. 预测视频文件

使用训练好的图像分类模型对视频文件进行逐帧预测

#导入中文字体
import matplotlib
matplotlib.rc("font",family='SimHei') # 中文字体
from PIL import ImageFont, ImageDraw
# 导入中文字体，指定字号
font = ImageFont.truetype('SimHei.ttf', 32)
#导入工具包
import os
import time
import shutil
import tempfile
from tqdm import tqdm

import cv2
from PIL import Image

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False  # 用来正常显示负号
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
import gc

import torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision import models

import mmcv

# 有 GPU 就用 GPU，没有就用 CPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('device:', device)

# 后端绘图，不显示，只保存
import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

#载入类别
idx_to_labels = np.load('idx_to_labels.npy', allow_pickle=True).item()

#导入训练好的模型
model = torch.load('checkpoints/fruit30_pytorch_20220814.pth')
model = model.eval().to(device)

#图像预处理
from torchvision import transforms

# 测试集图像预处理-RCTN：缩放裁剪、转 Tensor、归一化
test_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),
                                     transforms.CenterCrop(224),
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize(
                                         mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
                                    ])

#图像分类预测函数
def pred_single_frame(img, n=5):
    '''
    输入摄像头画面bgr-array，输出前n个图像分类预测结果的图像bgr-array
    '''
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR 转 RGB
    img_pil = Image.fromarray(img_rgb) # array 转 pil
    input_img = test_transform(img_pil).unsqueeze(0).to(device) # 预处理
    pred_logits = model(input_img) # 执行前向预测，得到所有类别的 logit 预测分数
    pred_softmax = F.softmax(pred_logits, dim=1) # 对 logit 分数做 softmax 运算
    
    top_n = torch.topk(pred_softmax, n) # 取置信度最大的 n 个结果
    pred_ids = top_n[1].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出类别
    confs = top_n[0].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出置信度
    
    # 在图像上写字
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil)
    # 在图像上写字
    for i in range(len(confs)):
        pred_class = idx_to_labels[pred_ids[i]]
        text = '{:<15} {:>.3f}'.format(pred_class, confs[i])
        # 文字坐标，中文字符串，字体，rgba颜色
        draw.text((50, 100 + 50 * i), text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1))
        
    img_bgr = cv2.cvtColor(np.array(img_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # RGB转BGR
        
    return img_bgr, pred_softmax

#视频预测
#输入输出视频路径
input_video = 'test_img/fruits_video.mp4'

#可视化方案一：原始图像+预测结果文字
# 创建临时文件夹，存放每帧结果
temp_out_dir = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')
os.mkdir(temp_out_dir)
print('创建临时文件夹 {} 用于存放每帧预测结果'.format(temp_out_dir))

# 读入待预测视频
imgs = mmcv.VideoReader(input_video)

prog_bar = mmcv.ProgressBar(len(imgs))

# 对视频逐帧处理
for frame_id, img in enumerate(imgs):
    
    ## 处理单帧画面
    img, pred_softmax = pred_single_frame(img, n=5)

    # 将处理后的该帧画面图像文件，保存至 /tmp 目录下
    cv2.imwrite(f'{temp_out_dir}/{frame_id:06d}.jpg', img)
    
    prog_bar.update() # 更新进度条

# 把每一帧串成视频文件
mmcv.frames2video(temp_out_dir, 'output/output_pred.mp4', fps=imgs.fps, fourcc='mp4v')

shutil.rmtree(temp_out_dir) # 删除存放每帧画面的临时文件夹
print('删除临时文件夹', temp_out_dir)

#可视化方案二：原始图像+预测结果文字+各类别置信度柱状图
def pred_single_frame_bar(img):
    '''
    输入pred_single_frame函数输出的bgr-array，加柱状图，保存
    '''
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR 转 RGB
    fig = plt.figure(figsize=(18,6))
    # 绘制左图-视频图
    ax1 = plt.subplot(1,2,1)
    ax1.imshow(img)
    ax1.axis('off')
    # 绘制右图-柱状图
    ax2 = plt.subplot(1,2,2)
    x = idx_to_labels.values()
    y = pred_softmax.cpu().detach().numpy()[0] * 100
    ax2.bar(x, y, alpha=0.5, width=0.3, color='yellow', edgecolor='red', lw=3)
    plt.xlabel('类别', fontsize=20)
    plt.ylabel('置信度', fontsize=20)
    ax2.tick_params(labelsize=16) # 坐标文字大小
    plt.ylim([0, 100]) # y轴取值范围
    plt.xlabel('类别',fontsize=25)
    plt.ylabel('置信度',fontsize=25)
    plt.title('图像分类预测结果', fontsize=30)
    plt.xticks(rotation=90) # 横轴文字旋转
    
    plt.tight_layout()
    fig.savefig(f'{temp_out_dir}/{frame_id:06d}.jpg')
    # 释放内存
    fig.clf()
    plt.close()
    gc.collect()

# 创建临时文件夹，存放每帧结果
temp_out_dir = time.strftime('%Y%m%d%H%M%S')
os.mkdir(temp_out_dir)
print('创建临时文件夹 {} 用于存放每帧预测结果'.format(temp_out_dir))

# 读入待预测视频
imgs = mmcv.VideoReader(input_video)

prog_bar = mmcv.ProgressBar(len(imgs))

# 对视频逐帧处理
for frame_id, img in enumerate(imgs):
    
    ## 处理单帧画面
    img, pred_softmax = pred_single_frame(img, n=5)
    img = pred_single_frame_bar(img)
    
    prog_bar.update() # 更新进度条

# 把每一帧串成视频文件
mmcv.frames2video(temp_out_dir, 'output/output_bar.mp4', fps=imgs.fps, fourcc='mp4v')

shutil.rmtree(temp_out_dir) # 删除存放每帧画面的临时文件夹
print('删除临时文件夹', temp_out_dir)

4. 预测摄像头实时画面

#导入工具包
import os

import numpy as np
import pandas as pd

import cv2 # opencv-python
from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
from tqdm import tqdm # 进度条

import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

import torch
import torch.nn.functional as F
from torchvision import models

# 有 GPU 就用 GPU，没有就用 CPU
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('device:', device)

#导入中文字体
# 导入中文字体，指定字号
font = ImageFont.truetype('SimHei.ttf', 32)

#载入类别
idx_to_labels = np.load('idx_to_labels.npy', allow_pickle=True).item()
idx_to_labels

#导入训练好的模型
model = torch.load('checkpoints/fruit30_pytorch_20220814.pth', map_location=torch.device('cpu'))
model = model.eval().to(device)

#图像预处理
from torchvision import transforms

# 测试集图像预处理-RCTN：缩放裁剪、转 Tensor、归一化
test_transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),
                                     transforms.CenterCrop(224),
                                     transforms.ToTensor(),
                                     transforms.Normalize(
                                         mean=[0.485, 0.456, 0.406], 
                                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
                                    ])

#获取摄像头的一帧画面
# 导入opencv-python
import cv2
import time

# 获取摄像头，传入0表示获取系统默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(1)

# 打开cap
cap.open(0)

time.sleep(1)

success, img_bgr = cap.read()
    
# 关闭摄像头
cap.release()

# 关闭图像窗口
cv2.destroyAllWindows()

img_bgr.shape

img_rgb = cv2.cvtColor(img_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR转RGB

img_pil = Image.fromarray(img_rgb)

img_pil

input_img = test_transform(img_pil).unsqueeze(0).to(device) # 预处理
pred_logits = model(input_img) # 执行前向预测，得到所有类别的 logit 预测分数
pred_softmax = F.softmax(pred_logits, dim=1) # 对 logit 分数做 softmax 运算

n = 5
top_n = torch.topk(pred_softmax, n) # 取置信度最大的 n 个结果
pred_ids = top_n[1].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出类别
confs = top_n[0].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析出置信度

draw = ImageDraw.Draw(img_pil) 
# 在图像上写字
for i in range(len(confs)):
    pred_class = idx_to_labels[pred_ids[i]]
    text = '{:<15} {:>.3f}'.format(pred_class, confs[i])
    # 文字坐标，中文字符串，字体，rgba颜色
    draw.text((50, 100 + 50 * i), text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1))
img = np.array(img_pil) # PIL 转 array

plt.imshow(img)
plt.show()

#处理单帧画面的函数
# 处理帧函数
def process_frame(img):
    
    # 记录该帧开始处理的时间
    start_time = time.time()
    
    img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) # BGR转RGB
    img_pil = Image.fromarray(img_rgb) # array 转 PIL
    input_img = test_transform(img_pil).unsqueeze(0).to(device) # 预处理
    pred_logits = model(input_img) # 执行前向预测，得到所有类别的 logit 预测分数
    pred_softmax = F.softmax(pred_logits, dim=1) # 对 logit 分数做 softmax 运算
    
    top_n = torch.topk(pred_softmax, 5) # 取置信度最大的 n 个结果
    pred_ids = top_n[1].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析预测类别
    confs = top_n[0].cpu().detach().numpy().squeeze() # 解析置信度
    
    # 使用PIL绘制中文
    draw = ImageDraw.Draw(img_pil) 
    # 在图像上写字
    for i in range(len(confs)):
        pred_class = idx_to_labels[pred_ids[i]]
        text = '{:<15} {:>.3f}'.format(pred_class, confs[i])
        # 文字坐标，中文字符串，字体，bgra颜色
        draw.text((50, 100 + 50 * i),  text, font=font, fill=(255, 0, 0, 1))
    img = np.array(img_pil) # PIL 转 array
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # RGB转BGR
    
    # 记录该帧处理完毕的时间
    end_time = time.time()
    # 计算每秒处理图像帧数FPS
    FPS = 1/(end_time - start_time)  
    # 图片，添加的文字，左上角坐标，字体，字体大小，颜色，线宽，线型
    img = cv2.putText(img, 'FPS  '+str(int(FPS)), (50, 80), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (255, 0, 255), 4, cv2.LINE_AA)
    return img

# 调用摄像头逐帧实时处理模板
# 不需修改任何代码，只需修改process_frame函数即可

# 导入opencv-python
import cv2
import time

# 获取摄像头，传入0表示获取系统默认摄像头
cap = cv2.VideoCapture(1)

# 打开cap
cap.open(0)

# 无限循环，直到break被触发
while cap.isOpened():
    # 获取画面
    success, frame = cap.read()
    if not success:
        print('Error')
        break
    
    ## !!!处理帧函数
    frame = process_frame(frame)
    
    # 展示处理后的三通道图像
    cv2.imshow('my_window',frame)

    if cv2.waitKey(1) in [ord('q'),27]: # 按键盘上的q或esc退出（在英文输入法下）
        break
    
# 关闭摄像头
cap.release()

# 关闭图像窗口
cv2.destroyAllWindows()
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