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感谢恩培大佬对项目进行了完整的实现,并将代码进行开源,供大家交流学习。
恩培大佬开源地址,有兴趣的可以去复现一下。GitHub - enpeizhao/CVprojects: computer vision projects | 计算机视觉相关好玩的AI项目(Python、C++)
一、介绍
从恩培大佬的git上看到的小项目《火影结印识别》,发现大佬开源的代码是需要GPU的,本人电脑没有GPU,环境安装好了,没复现成功,所以取巧使用yolov5的方式实现一样的功能。
yolov5安装及训练前面有提及,不熟悉yolov5训练可以看前面文章。
二、训练集
准备素材,训练的手势共有七种,每种采集30张图片,并使用lableImg标注所有图片。
label标签
三、训练
训练使用的是AutoDL云端训练,样本不多,训练大概20-30分钟,用的是3090显卡。
这有有个注意的,直接使用AutoDL提供的镜像训练出来的pt文件一直识别检测不到,所以又换回yolov5-5版本,训练出来正常。
效果还行,想要复现就得自己训练。
四、代码
1、生成字幕需要的中文PNG图片
PNG图片是为了把识别到的字显示出来,使用OPENCV不好显示中心,所以提前准备好png直接在视频内叠加PNG图片。
'''
生成字幕需要的中文PNG图片
'''from PIL import Image,ImageDraw,ImageFontdef generate(name='你好',color_label='green'):filename = './png_label/'+name+'.png'# 背景bg = Image.new("RGBA",(400,100),(0,0,0,0))# 添加文字d = ImageDraw.Draw(bg)font = ImageFont.truetype('./fonts/MSYH.ttc',80,encoding="utf-8")if color_label == 'green':color = (0,255,0,255)else:color = (255,0,0,255)d.text((0,0),name,font=font,fill=color)# 保存bg.save(filename)print('ok: '+ name)generate('火遁豪火球之术','red')
运行后,会生成PNG图片。
2、完整代码
import ctypes
import cv2
import numpy as np
import time# 多进程
from multiprocessing import Process, Value
import threadingimport torch
import sys
from playsound import playsoundclass Ai_tello:def __init__(self):# ************************************ 绘制 相关 *********************************self.png_dict = {}# 获取self.getPngList()# 加载 yolov5模型self.model = torch.hub.load('./yolov5', 'custom', './weights/pose.pt',source='local') # 置信度阈值self.model.conf = 0.5print('self.model.conf = 0.5')self.take_off_time = None# 结印动作顺序self.yolo_action_seq = ['ani_1', 'ani_2','ani_3', 'ani_4', 'ani_5', 'ani_6', 'ani_7']# 状态机,1表示当前动作已做完(击中)self.yolo_action_status = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]def getPngList(self):'''读取PNG图片,追加进png_dict'''palm_action = {'ani_1': '巳', 'ani_2': '未', 'ani_3': '申','ani_4': '亥', 'ani_5': '午', 'ani_6': '寅', 'ani_7':'火遁豪火球之术'}for name in palm_action.values():filename = './png_label/'+name+'.png'png_img = self.readPngFile(filename, 0.9)self.png_dict[name] = png_imgprint('PNG文字标签加载完毕')def playVoice(self, fileName,mode):"""播放音乐"""playsound(fileName)def backPlay(self,fileName):"""后台播放"""t = threading.Thread(target=self.playVoice, args=(fileName,'voice'))t.start()def readPngFile(self, fileName, scale=0.5):'''读取PNG图片'''# 解决中文路径问题png_img = cv2.imdecode(np.fromfile(fileName, dtype=np.uint8), -1)# 转为BGR,变成3通道png_img = cv2.cvtColor(png_img, cv2.COLOR_RGB2BGR)png_img = cv2.resize(png_img, (0, 0), fx=scale, fy=scale)return png_imgdef addOverylay(self, frame, overlay, l, t):'''添加标签png覆盖'''# 解决l、t超界l = max(l, 0)t = max(t, 0)# 覆盖显示overlay_h, overlay_w = overlay.shape[:2]# 覆盖范围overlay_l, overlay_t = l, toverlay_r, overlay_b = (l + overlay_w), (overlay_t+overlay_h)# 遮罩overlay_copy = cv2.addWeighted(frame[overlay_t:overlay_b, overlay_l:overlay_r], 1, overlay, 20, 0)frame[overlay_t:overlay_b, overlay_l:overlay_r] = overlay_copydef cameraProcess(self):'''视频流处理:动作识别、绘制等'''print('cameraProcess');cap = cv2.VideoCapture(0)# 动作palm_action = {'ani_1':'巳','ani_2':'未','ani_3':'申','ani_4':'亥','ani_5':'午','ani_6':'寅','ani_7':'火遁豪火球之术'}triger_time = time.time()while True:# 读取视频帧ret,frame = cap.read()if frame is None:continue;frame = cv2.flip(frame, 1)# 转为RGBimg_cvt = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)if self.take_off_time != None: if time.time() - triger_time >= 2:label_zh = palm_action['ani_7']overlay = self.png_dict[label_zh]self.addOverylay(frame,overlay,l,200)else:# 目标检测推理results = self.model(img_cvt)results_arr = results.pandas().xyxy[0].to_numpy()# 解析目标检测结果for item in results_arr:# 标签IDret_label_id = item[-2]# 标签名称ret_label_text = item[-1]# 置信度ret_conf = item[-3]# ani_1,ani_2....ani_6# 结印动作,且置信度要求高一些if 'ani_' in ret_label_text and ret_conf >= 0.7:l,t,r,b = item[:4].astype('int')# 绘制cv2.rectangle(frame,(l,t),(r,b),(0,255,20),2)# 绘制动作中文png label_zh = palm_action[ret_label_text]print(ret_label_text)# 拿到对应中文文字的数组图片overlay = self.png_dict[label_zh]# 覆盖绘制self.addOverylay(frame,overlay,l,t-100)cv2.putText(frame,'{}%'.format(round(ret_conf*100,2)),(l+80,t-20),cv2.FONT_ITALIC,1.5,(255,0,255),2)# 状态机列表中第一个0的索引first_0_index = next(i for i,x in enumerate(self.yolo_action_status) if x == 0 )# 对应动作名 ['ani_1', 'ani_2','ani_3', 'ani_4', 'ani_5', 'ani_6']check_action_name = self.yolo_action_seq[first_0_index]# 动作匹配if ret_label_text == check_action_name:# 赋值1self.yolo_action_status[first_0_index] = 1# 检查是否完毕if self.yolo_action_status == [1,1,1,1,1,1,1]:self.take_off_time = time.time()print('动作全部匹配完')self.backPlay('火遁豪火球.mp3')# 计时triger_time = time.time()else:print('击中一个动作,当前列表为'+str(self.yolo_action_status))else:print('未击中动作,当前列表为'+str(self.yolo_action_status))cv2.imshow('demo', frame)if cv2.waitKey(10) & 0xFF == ord('q'):breakcv2.destroyAllWindows()if __name__ == '__main__':# 实例化ai_tello = Ai_tello()ai_tello.cameraProcess()
代码有几个需要注意的:
一、加载 yolov5模型
加载 yolov5模型时,有可能出错,遇到的问题是版本不同,使用的是yolov5-5版本训练的,加载的文件不是,出错。
二、识别流程
识别采用的状态机方式,即事先定义一下数组【0,0,0,0,0,0,0】共7个元素,
当检测到对应动作时就置1,当数组全部为1时,就播放声音。
五、效果演示
《结印识别之火球之术》_哔哩哔哩_bilibili
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