基于Python实现一键找出磁盘里所有猫照基于Python实现一键找出磁盘里

前言
1.准备
2.编写代码
3.批量自动识别
4.完整代码

前言

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最近在整理我磁盘上的照片，发现不少猫照，突然觉得若能把这些猫照都挑出来，观察它们的成长轨迹也是一件不错的事情。一张一张的找实在是太费劲了，能不能自动化地找出来呢？
目标检测，是许多计算机视觉应用的重中之重，比如说我们上次的实例分割：Python 20行代码批量自动抠图，人体关键点提取、人脸识别等。而我们这一次，是要识别猫照。由于时间不多，我们没有时间收集训练集，那么有没有已经训练好的目标检测模型呢？
这时候就要搬出paddlehub了，puddlehub有一个模型叫做YOLOv3，基于 Joseph Redmon和Ali Farhadi提出的单阶段检测器。该检测器与达到同样精度的传统目标检测方法相比，推断速度能达到接近两倍。
YOLOv3将输入图像分成S*S个格子，每个格子预测B个bounding box，每个bounding box预测内容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C个类别的概率，因此我们不仅能够找出猫的照片，还能定位它的位置！甚至能自动数出一张照片里有多少只猫！

1.准备开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南进行安装。
(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda，它内置了Python和pip.
(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点
为了实现识别猫的功能，我们需要安装 paddlepaddle, 进入他们的官方网站就有详细的指引
【基于Python实现一键找出磁盘里所有猫照】

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根据你自己的情况选择这些选项，最后一个CUDA版本，由于本实验不需要训练数据，也不需要太大的计算量，所以直接选择CPU版本即可。选择完毕，下方会出现安装指引，不得不说，Paddlepaddle 这些方面做的还是比较贴心的。

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要注意，如果你的Python3环境变量里的程序名称是Python，记得将python3 xxx 语句改为Python xxx 如下进行安装：
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
你还需要安装paddlehub：
pip install -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple paddlehub

2.编写代码我们先试试单图片识别，找到猫猫：

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新建predict.py文件，存放猫照在当前文件夹的imgs文件夹下，命名为c1.jpg. 输入以下代码：

import paddlehub as hub# 加载模型yolov3 = hub.Module(name="yolov3_darknet53_coco2017")# 图片位置test_img_path = "imgs/c1.jpg"# 输入图片input_dict = {"image": [test_img_path]}# 输出结果results = yolov3.object_detection(data=https://www.it610.com/article/input_dict)for result in results:print(result['path'])print(result['data'])

在终端/CMD输入以下命令运行文件:

python predict.py# [{'left': 684.79376, 'right': 2024.4724, 'top': 961.53644, 'bottom': 2299.855, 'label': 'cat', 'confidence': 0.94765514}, {'left': 1461.0829, 'right': 3853.3633, 'top': 621.53064, 'bottom': 2769.5376, 'label': 'cat', 'confidence': 0.8093604}]

可以看到，识别到了两只猫，其中第一只猫顶部位置为961，右部位置为2024，左部位置为684，底部位置为2299。根据这个位置，编写代码，用于框出相应位置的猫：

def paint_rect(input_img: str, output_path: str,labels: list, position: list):"""画出矩形:param input_img: 输入图片:param output_path: 输出图片:param labels: 标签:param positions: 坐标公众号：Python实用宝典"""img = cv2.imread(input_img)for position in positions:print(position)# 画矩形框, 输入参数分别为图像、左上角坐标、右下角坐标、颜色数组、粗细cv2.rectangle(img, (position['left'], position['top']),(position['right'], position['bottom']),(0, 255, 0), thickness=10)if 'cat' in labels:# 若是猫，则存到另一个地方shutil.move(input_img, output_path + os.sep + input_img.split('/')[-1])cv2.imwrite(output_path + os.sep + 'rect_%s' % input_img.split('/')[-1], img)

效果如下：

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3.批量自动识别这样，我们就有思路进行自动识别了，首先获得该文件夹下所有的图片，其次，将这些图片都放入分类器中进行分类，最后，再根据分类的标签将其提取出来移动到其他地方。
获得该文件夹下所有图片：

def get_all_path(dirpath, *suffix):"""获得所有路径@param dirpath: 目录@param *suffix: 后缀公众号：Python实用宝典"""path_array = []for r, ds, fs in os.walk(dirpath):for fn in fs:if os.path.splitext(fn)[1] in suffix:fname = os.path.join(r, fn)path_array.append(fname)return path_array# 获得所有jpg和png图片image_paths = get_all_path(source_path, '.jpg', '.JPG', 'png', 'PNG')

放入分类器中分类：

# 加载模型yolov3 = hub.Module(name="yolov3_darknet53_coco2017")# 输入图片input_dict = {"image": image_paths}# 输出结果results = yolov3.object_detection(data=https://www.it610.com/article/input_dict, labels=['cat'])

根据标签画框并移动：

def paint_rect(input_img: str, output_path: str,labels: list, position: list):"""画出矩形:param input_img: 输入图片:param output_path: 输出图片:param labels: 标签:param positions: 坐标公众号：Python实用宝典"""img = cv2.imread(input_img)for position in positions:# 画矩形框, 输入参数分别为图像、左上角坐标、右下角坐标、颜色数组、粗细cv2.rectangle(img, (position['left'], position['top']),(position['right'], position['bottom']),(0, 255, 0), thickness=10)if 'cat' in labels:# 若是猫，则存到另一个地方shutil.move(input_img, output_path + os.sep + input_img.split('/')[-1])cv2.imwrite(output_path + os.sep + 'rect_%s' % input_img.split('/')[-1], img)results = yolov3.object_detection(data=https://www.it610.com/article/input_dict, labels=['cat'])for result in results:path = result['path']labels = []positions = []for target in result['data']:labels.append(target.get('label', ''))positions.append({'left': target.get('left', -1),'top': target.get('top', -1),'right': target.get('right', -1),'bottom': target.get('bottom', -1)})paint_rect(path, target_path, labels, positions)

4.完整代码

import paddlehub as hubimport cv2import osimport shutil def get_all_path(dirpath, *suffix):"""获得所有路径 @param dirpath: 目录@param *suffix: 后缀""" path_array = []for r, ds, fs in os.walk(dirpath):for fn in fs:if os.path.splitext(fn)[1] in suffix:fname = os.path.join(r, fn)path_array.append(fname)return path_array def paint_rect(input_img: str, output_path: str,labels: list, position: list):"""画出矩形:param input_img: 输入图片:param output_path: 输出图片:param labels: 标签:param positions: 坐标"""img = cv2.imread(input_img) for position in positions:# 画矩形框, 输入参数分别为图像、左上角坐标、右下角坐标、颜色数组、粗细cv2.rectangle(img, (position['left'], position['top']),(position['right'], position['bottom']),(0, 255, 0), thickness=10) if 'cat' in labels:# 若是猫，则存到另一个地方shutil.move(input_img, output_path + os.sep + input_img.split('/')[-1])cv2.imwrite(output_path + os.sep + 'rect_%s' % input_img.split('/')[-1], img) if __name__ == '__main__':source_path = './imgs/'target_path = './target/' # 获得所有jpg和png图片image_paths = get_all_path(source_path, '.jpg', '.JPG', 'png', 'PNG') # 加载模型yolov3 = hub.Module(name="yolov3_darknet53_coco2017") # 输入图片input_dict = {"image": image_paths} # 输出结果results = yolov3.object_detection(data=https://www.it610.com/article/input_dict, labels=['cat'])for result in results:path = result['path']labels = []positions = []print(path)for target in result['data']:labels.append(target.get('label', ''))positions.append({'left': target.get('left', -1),'top': target.get('top', -1),'right': target.get('right', -1),'bottom': target.get('bottom', -1)})paint_rect(path, target_path, labels, positions)

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