基于深度摄像头的yolov4算法应用 （Realsense D435i）python

本文主要是介绍基于深度摄像头的yolov4算法应用 （Realsense D435i）python，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

硬件使用的是教授提供的RealSense D435i摄像头
深度值用来当作测距传感器
识别工作在RBG图像上做文章

融合了一些大佬们的code，ps:深度摄像头有专门的库（pyrealsense2），需要变通

全部代码

# coding=utf-8
import pyrealsense2 as rs
import numpy as np
import cv2
import time


LABELS = open("coco.names").read().strip().split("\n")
np.random.seed(666)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype="uint8")



# 导入 YOLO 配置和权重文件并加载网络：
net = cv2.dnn_DetectionModel('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
# 获取 YOLO 未连接的输出图层
layer = net.getUnconnectedOutLayersNames()



# Configure depth and color streams
pipeline = rs.pipeline()
config = rs.config()
config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30)
config.enable_stream(rs.stream.color, 640, 480, rs.format.bgr8, 30)

# Start streaming
profile = pipeline.start(config)
try:
    while True:
        # Wait for a coherent pair of frames: depth and color
        frames = pipeline.wait_for_frames()
        depth_frame = frames.get_depth_frame()
        color_frame = frames.get_color_frame()
        if not depth_frame or not color_frame:
            continue

        # Convert images to numpy arrays
        depth_image = np.asanyarray(depth_frame.get_data())
        color_image = np.asanyarray(color_frame.get_data())

        (H, W) = color_image.shape[:2]

        # 从输入图像构造一个 blob，然后执行 YOLO 对象检测器的前向传递，给我们边界盒和相关概率
        blob = cv2.dnn.blobFromImage(color_image, 1 / 255.0, (416, 416),
                                     swapRB=True, crop=False)
        net.setInput(blob)
        start = time.time()
        # 前向传递，获得信息
        layerOutputs = net.forward(layer)
        # 用于得出检测时间
        end = time.time()
        print("[INFO] YOLO took {:.6f} seconds".format(end - start))

        boxes = []
        confidences = []
        classIDs = []

        # 循环提取每个输出层
        for output in layerOutputs:
            # 循环提取每个框
            for detection in output:
                # 提取当前目标的类 ID 和置信度
                scores = detection[5:]
                classID = np.argmax(scores)
                confidence = scores[classID]
                # 通过确保检测概率大于最小概率来过滤弱预测
                if confidence > 0.5:
                    # 将边界框坐标相对于图像的大小进行缩放，YOLO 返回的是边界框的中心(x, y)坐标，
                    # 后面是边界框的宽度和高度
                    box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
                    (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
                    # 转换出边框左上角坐标
                    x = int(centerX - (width / 2))
                    y = int(centerY - (height / 2))
                    # 更新边界框坐标、置信度和类 id 的列表
                    boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
                    confidences.append(float(confidence))
                    classIDs.append(classID)

        # 非最大值抑制，确定唯一边框
        idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.3)
        # 确定每个对象至少有一个框存在
        if len(idxs) > 0:
            # 循环画出保存的边框
            for i in idxs.flatten():
                # 提取坐标和宽度
                (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
                (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
                # 画出边框和标签
                color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]
                cv2.rectangle(color_image, (x, y), (x + w, y + h), color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
                text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])
                cv2.putText(color_image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                            0.5, color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
        # cv2.imshow("Tag", image)
        # cv2.waitKey(0)

        # 将深度图转换成彩色图
        depth_colormap = cv2.applyColorMap(cv2.convertScaleAbs(depth_image, alpha=0.03), cv2.COLORMAP_JET)

        # 将彩色图和深度图叠加在一起
        # images = np.hstack((color_image, depth_colormap))
        # print(color_image)
        # print(depth_colormap)
        depth_image_3d = np.dstack((depth_image, depth_image, depth_image))

        # 原图
        cv2.namedWindow('color_image', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.imshow('color_image', color_image)
        # 深度图
        cv2.namedWindow('depth_colormap', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.imshow('depth_colormap', depth_image_3d)

        key = cv2.waitKey(1)

        # Press esc or 'q' to close the image window
        if key & 0xFF == ord('q') or key == 27:
            cv2.destroyAllWindows()
            break

finally:
    # Stop streaming
    pipeline.stop()
    pipeline.stop()

结果展示

结果无法做到视频实时，会有0.4-0.6s延迟，原因yolov4处理还需要0.4-0.6s时间
（猜测市面上流畅的实时人脸识别是采用了多进程处理？boxes和视频流分词输出？）

debug的点：

• 只有opencv版本4.4.0适配Yolov4算法，会报错AttributeError: module ‘cv2.dnn’ has no attribute ‘getUnconnectedOutLayersNames’，把新版本cv2删掉，重新下载4.4.0版本就好，我用的4.4.0.42
• 注意循环和视频流处理
• cfg，wights，names等文件不可缺，是预处理过的，放同一目录下

预训练准备与函数

coco.names 内包含了很多目标标签，如 person、bicycle、car 等，且按一定顺序排列，里面基本包含了 Yolo 官方模型中可检测的对象。该文件可从以下链接中提取：https://gitee.com/public_sharing/ObjectDetection-YOLO/blob/master/coco.names

每个对象配备了不一样的颜色，以便在图片中标记时便于区分。

yolov4.cfg 和 yolov4.weights 文件就是官方提供的模型，下载链接：https://pan.baidu.com/s/1XrcPHdp2_4c-dKge2Guw4w 提取码：xsxb 。如果失效，可以直接百度搜索 Yolov4模型下载，有很多人都分享出来了。

cv2.dnn_DetectionModel 是 opencv 4.1.2 开始新增的方法，用于加载网络。以前是使用 cv2.dnn.readNetFromDarknet ，此处使用也可以达到同样的效果。

getUnconnectedOutLayersNames() 用于提取输出图层的名称，yolo 含有很多的图层，可以使用 getLayerNames() 将所有图层的名称提取出来。但在这里，我们只需要使用 yolo 的最后输出图层。（高版本opencv也最爱报这个错）

blobFromImage 用于对图像进行预处理

cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]]]]])

image：输入图像
scalefactor：图像各通道数值的缩放比例
size：输出图像的空间尺寸
mean：用于各通道减去的值，以降低光照的影响
swapRB：交换 RB 通道，默认为 False
crop：图像裁剪，默认为 False。当值为 True 时，先按比例缩放，然后从中心裁剪成 size 尺寸
ddepth：输出的图像深度，可选 CV_32F 或者 CV_8U

3 个列表内保存的内容：
boxes：对象的边界框
confidences ：YOLO 分配给对象的置信度值，较低的置信度值表示该对象可能不是网络认为的对象。上面的代码中将过滤掉小于 0.5 阈值的对象
classIDs：检测到的对象的类标签
这样每个被提取出的对象，都确定了标签和区域坐标就、位置。接下来就是在图片中标记出来，便于我们观看。

对于每个对象，Yolo 会框出 3 个左右的区域，我们只需要显示出最合适的区域。非最大值抑制，就是搜索出局部最大值，将置信度最大的框保存，其余剔除。

cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta=None, top_k=None)

bboxes：一组边框
scores：一组对应的置信度
score_threshold：置信度的阈值
nms_threshold：非最大抑制的阈值
之后将每个对象的方框和标签都画出来

官方目标结果：

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