하고 싶은 일

이전 기사 실시간 물체 검출 시스템 darknet을 python으로 서버화 에서 소개한 darknet을 python으로 만나 보자 제2단입니다.

지난번

이미지를 POST하면 '객체 이름, 점수'가 반환되는 API를 만듭니다

이번에

마지막으로 작성한 API의 응답에 위치 정보를 돌려주도록 수정한다

탐지 결과가 포함된 이미지를 반환하는 API 추가

또한 darknet이나 python의 버전은 이전 기사와 동일하므로 생략합니다.

작동 방법

소스는 github에 있습니다.

htps : // 기주 b. 코 m / 코모린 0521 / 다 rk t_se rゔぇr

기동에 대해서는, 전회 기사 실시간 물체 검출 시스템 darknet을 python으로 서버화 를 참고해 주세요!

확인 방법

검출 결과의 JSON 취득

curl에서 아래와 같이 이미지 파일을 업로드하십시오.

$ curl -XPOST -F file=@./data/person.jpg http://localhost:8080/detect`

json에서 아래와 같이 결과가 돌아와 이것이 OK입니다!

{
  "result": [
    {
      "bounding_box": {
        "height": 86.09929656982422,
        "width": 137.61703491210938,
        "x_min": 61.68614196777344,
        "y_min": 264.98239517211914
      },
      "obj_name": "dog",
      "score": 0.8622361421585083
    },
    {
      "bounding_box": {
        "height": 285.868408203125,
        "width": 84.6079330444336,
        "x_min": 187.8837776184082,
        "y_min": 96.93341064453125
      },
      "obj_name": "person",
      "score": 0.8603283762931824
    },
    {
      "bounding_box": {
        "height": 220.17135620117188,
        "width": 191.89932250976562,
        "x_min": 399.44847106933594,
        "y_min": 131.2899169921875
      },
      "obj_name": "horse",
      "score": 0.8156660199165344
    }
  ],
  "status": "200"
}

검출 결과의 화상 취득

이쪽도 curl 에서 확인할 수 있습니다.

$ curl -XPOST -F file=@/home/omori/darknet/data/person.jpg http://localhost:8080/get_predict_image > predictions.jpg

조금 시간이 걸리지만 성공하면 해당 폴더에 predictions.jpg가 출력되고 있을 것입니다.
(튜토리얼을 하고 있는 경우는, 같은 이미지명으로 출력되므로, predictions.jpg 의 이름을 변경해 curl 를 하거나, 혹은 ls -all 로 갱신 시각을 확인해 주세요)

이 이미지가 아래와 같이 표시되면 성공합니다.$ eog predictions.jpg


선의 굵기라든지 색이라든지 문자의 크기라든지 폰트라든지 모모로모는 더 멋있게 할 수 있으므로,
원하는대로 스크립트 편집하십시오 (웃음)

기타

처음 yolo 의 결과가, (x_min, y_min, x_max, y_max)라든지라고 생각해 써 보면, 아래와 같이 되어 버렸다(웃음)



이것을 보고, x, y의 심혼과 폭 및 고도가 나온ㄴ다는 것을 주의했기 때문에, 좋았다, 좋았다.

2017/11/01 API 사양 수정

yolo 본가에서는, 확신도는 detection을 실시할 때 지정하고 있었으므로,
API에서도 지정할 수 있도록 변경했습니다.
덧붙여 디폴트치는, (본가와 같을 것) 0.25로 하고 있습니다.

$ curl -XPOST -F thresh=0.1 -F file=@/home/omori/darknet/data/person.jpg http://localhost:8080/get_predict_image > predictions.jpg

와 -F 옵션으로 지정 가능하고, 값을 작게 하면 보다 많은 물체 검출 결과가 되돌아 옵니다만, 그만큼 인식도 많아지므로, 주의해 주세요.

참고

darknet

htps : // pj 어서. 이 m/다 rk네 t/

htps : // 기주 b. 이 m / pj Reet / rk t

OPENCV 정보

Python과 OpenCV로 화상 처리 ③【그리기 처리】

opencv2 documentation

opencv python 자습서

Flask 이미지 처리 관련

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