Jetson 18 基于 DNN（深度神经网络）的物体识别

基于 DNN（深度神经网络）的物体识别

本章节介绍如何使用 DNN（深度神经网络）+ OpenCV 来实现常见的物体识别。

准备工作

由于产品开机默认会自动运行主程序，主程序会占用摄像头资源，这种情况下是不能使用本教程的，需要结束主程序或禁止主程序自动运行后再重新启动机器人。

这里需要注意的是，由于机器人主程序中使用了多线程且由 crontab 配置开机自动运行，所以常规的 sudo killall python 的方法通常是不起作用的，所以我们这里介绍禁用主程序自动运行的方法。

如果你已经禁用了机器人主程序的开机自动运行，则不需要执行下面的结束主程序章节。

结束主程序

1. 点击上方本页面选项卡旁边的 “+”号，会打开一个新的名为 Launcher 的选项卡。

2. 点击 Other 内的 Terminal，打开终端窗口。

3. 在终端窗口内输入 bash 后按回车。

4. 现在你可以使用 Bash Shell 来控制机器人了。

5. 输入命令： sudo killall -9 python

例程

以下代码块可以直接运行：

1. 选中下面的代码块

2. 按 Shift + Enter 运行代码块

3. 观看实时视频窗口

4. 按 STOP 关闭实时视频，释放摄像头资源

如果运行时不能看到摄像头实时画面

• 需要点击上方的 Kernel - Shut down all kernels
• 关闭本章节选项卡，再次打开
• 点击 STOP 释放摄像头资源后重新运行代码块
• 重启设备

本章节特性

deploy.prototxt 文件与 mobilenet_iter_73000.caffemodel 文件与本 .ipynb 处于同一路径内。

当代码块正常运行时，你可以让机器人的摄像头对准一些常见物体例如："background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable" "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep "sofa", "train", "tvmonitor"

画面中会标记出它识别出来的物体，并标记这个物体的名称。

import cv2  # 导入 OpenCV 库，用于图像处理
import numpy as np  # 用于数学计算的库
from IPython.display import display, Image  # 用于在 Jupyter Notebook 中显示图像
import ipywidgets as widgets  # 用于创建交互式界面的小部件，如按钮
import threading  # 用于创建新线程，以便异步执行任务

# 预定义的分类名，根据 Caffe 模型进行设置
class_names = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat",
               "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
               "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep",
               "sofa", "train", "tvmonitor"]

# 加载 Caffe 模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'mobilenet_iter_73000.caffemodel')

# 创建一个“停止”按钮，用户可以通过点击它来停止视频流
# ================
stopButton = widgets.ToggleButton(
    value=False,
    description='Stop',
    disabled=False,
    button_style='danger', # 'success', 'info', 'warning', 'danger' or ''
    tooltip='Description',
    icon='square' # (FontAwesome names without the `fa-` prefix)
)


# 定义显示函数，用于处理视频帧并进行物体检测
# ================
def view(button):
    camera = cv2.VideoCapture(-1) # 创建摄像头实例
    #设置分辨率
    camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
    camera.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)
    
    display_handle=display(None, display_id=True)  # 创建显示句柄用于更新显示的图像
    i = 0
    
    avg = None
    
    while True:
        # frame = picam2.capture_array() # 从摄像头捕获一帧图像
        _, frame = camera.read() # 从摄像头捕获一帧图像
        # frame = cv2.flip(frame, 1) # if your camera reverses your image

        img = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 将图像从 RGB 转换为 BGR，因为 OpenCV 默认使用 BGR
        (h, w) = img.shape[:2]  # 获取图像的高度和宽度
        # 生成网络的输入 blob
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)
        net.setInput(blob)  # 将 blob 设置为网络的输入
        detections = net.forward()  # 进行前向传播，得到检测结果

        # 遍历检测到的物体
        for i in range(0, detections.shape[2]):
            confidence = detections[0, 0, i, 2]  # 获取检测到的物体的置信度
            if confidence > 0.2:  # 如果置信度高于阈值，则处理检测到的物体
                idx = int(detections[0, 0, i, 1])  # 获取分类索引
                box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])  # 获取物体的边界框
                (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")  # 转换边界框为整数

                # 在图像上标记物体和置信度
                label = "{}: {:.2f}%".format(class_names[idx], confidence * 100)
                cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)
                y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15
                cv2.putText(frame, label, (startX, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
        
        _, frame = cv2.imencode('.jpeg', frame)  # 将帧编码为 JPEG 格式
        display_handle.update(Image(data=frame.tobytes()))  # 更新显示的图像
        if stopButton.value==True:  # 检查“停止”按钮是否被按下
            # picam2.close()  # 如果是，则关闭摄像头
            cv2.release() # 如果是，则关闭摄像头
            display_handle.update(None)  # 清空显示的内容

            
# 显示“停止”按钮并启动显示函数的线程
# ================
display(stopButton)
thread = threading.Thread(target=view, args=(stopButton,))
thread.start()