Я хочу передать изображение из python в C, используя ctypes.
Я работаю с реализацией AlexeyAB API darknet: https://github.com/AlexeyAB/darknet, и я хочу захватить изображение (возможно, сделав больше обработки) в python и выполнить прогнозирование в C.
Я скомпилирован как общая библиотека ("LIBSO = 1" в make-файле). Идея состоит в том, чтобы иметь две пользовательских функции в скрипте "detector.c". Первая инициализирует сеть и сохраняет ее как глобальную переменную (работает до сих пор), а вторая функция берет изображение и прогнозирует, используя эту сеть.
Кажется, я не могу понять, как передать изображениеот Python до C. Я думаю, что я предпочел бы передать указатель на изображение, так как я думаю, что это, вероятно, будет самым быстрым решением. Мой поиск пока не дал никаких результатов.
Это мои пользовательские функции в "inder.c ":
void init_network(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, float thresh,
float hier_thresh)
{
options = read_data_cfg(datacfg);
name_list = option_find_str(options, "names", "data/names.list");
names_size = 0;
names = get_labels_custom(name_list, &names_size); //get_labels(name_list);
thr = thresh;
hier_thr = hier_thresh;
alphabet = load_alphabet();
net = parse_network_cfg_custom(cfgfile, 1, 1); // set batch=1
if (weightfile) {
load_weights(&net, weightfile);
}
fuse_conv_batchnorm(net);
calculate_binary_weights(net);
if (net.layers[net.n - 1].classes != names_size) {
printf(" Error: in the file %s number of names %d that isn't equal to classes=%d in the file %s \n",
name_list, names_size, net.layers[net.n - 1].classes, cfgfile);
if (net.layers[net.n - 1].classes > names_size) getchar();
}
}
и прогноз:
detection * predict_network(image im, int img_width, int img_height, int image_channels, int dont_show){
float nms = .45; // 0.4F
image sized;
sized = resize_image(im, net.w, net.h);
layer l = net.layers[net.n - 1];
float *X = sized.data;
double time = get_time_point();
network_predict(net, X);
printf("Predicted in %lf milli-seconds.\n", ((double)get_time_point() - time) / 1000);
int nboxes = 0;
detection *dets = get_network_boxes(&net, im.w, im.h, thr, hier_thr, 0, 1, &nboxes, 0);
if (nms) do_nms_sort(dets, nboxes, l.classes, nms);
draw_detections_v3(im, dets, nboxes, thr, names, alphabet, l.classes, 0);
save_image(im, "predictions");
free_image(im);
free_image(sized);
if (!dont_show) {
wait_until_press_key_cv();
destroy_all_windows_cv();
}
return dets;
}
Вотмой скрипт на python:
import ctypes
import time
import cv2
testlib = ctypes.cdll.LoadLibrary('/home/aut/joax/github/AlexeyAB_darknet/libdarknet.so')
testlib.init_network(ctypes.create_string_buffer(b"fire.data"), ctypes.create_string_buffer(b"yolov3-tiny_fire.cfg"), ctypes.create_string_buffer(b"backup/yolov3-tiny_fire_best.weights"), ctypes.create_string_buffer(b"data/fire/img00063.png"), ctypes.c_float(0.25), ctypes.c_float(0.50), 0, 0, 0, "0", 0)
img = cv2.imread("data/fire/img00063.png")
height, width, channels = img.shape
testlib.predict_network(hex(id(img)), width, height, channels, 1)
testlib.release_network()
Это не совсем "минимально воспроизводимый пример", но такой пример трудно привести, так как API даркнета очень большой ...
С уважением