L oop через каталог, используя TensorFlow Object Detection API - PullRequest
Новая
       2

L oop через каталог, используя TensorFlow Object Detection API

0 голосов
/ 14 января 2020

Я пытаюсь l oop через каталог, содержащий несколько изображений, и проанализировать их для объектов с помощью TensorFlow. Я пытаюсь изменить код, используемый для анализа одного изображения, но не могу заставить его работать. Он анализирует первое изображение, отображает его и затем останавливается. Я надеялся, что закрытие изображения / нажатие клавиши на клавиатуре вызовет анализ и отображение следующего, но это не так. Программа продолжает работать (я думаю), но ничего не происходит.

Я изменяю код с https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10/blob/master/Object_detection_image.py

# Name of the directory containing the images to be analysed
DIR_NAME = 'testImages'

# Path to directory containing images to be analysed
PATH_TO_DIR = os.path.join(CWD_PATH, DIR_NAME)

# Iterate through the files to be analysed in the directory
for filename in os.listdir(PATH_TO_DIR):
    if filename.endswith(".jpg"):
        image = cv2.imread(filename)
        image = cv2.resize(image, (800,600))
        image_expanded = np.expand_dims(image, axis=0)
        (boxes, scores, classes, num) = sess.run(
            [detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections],
            feed_dict={image_tensor: image_expanded})
        vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
            image,
            np.squeeze(boxes),
            np.squeeze(classes).astype(np.int32),
            np.squeeze(scores),
            category_index,
            use_normalized_coordinates=True,
            line_thickness=8,
            min_score_thresh=0.60)
        cv2.imshow('Object detector', image)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()

1 Ответ

0 голосов
/ 14 января 2020

Оказывается, один файл заканчивался на .jpg, а остальные были .JPG 

if filename.lower().endswith(".jpg"):

решили мою проблему. К сожалению.

...