質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.46%
Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

0回答

1584閲覧

object detection apiの

mikanken

総合スコア10

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

0グッド

0クリップ

投稿2017/12/20 04:53

object detection api のSSDモデルで物体検出を行っています。
物体の位置情報とラベルをセットで取得したいのですが、どの部分をいじれば良いですか?
位置情報とラベルを別々で取得することはできるのですが...
関係がなさそうな部分は削ってあります。

python

1def draw_bounding_box_on_image_array(image, 2 ymin, 3 xmin, 4 ymax, 5 xmax, 6 color='red', 7 thickness=4, 8 display_str_list=(), 9 use_normalized_coordinates=True): 10 11 image_pil = Image.fromarray(np.uint8(image)).convert('RGB') 12 draw_bounding_box_on_image(image_pil, ymin, xmin, ymax, xmax, color, 13 thickness, display_str_list, 14 use_normalized_coordinates) 15 np.copyto(image, np.array(image_pil)) 16 17 18def draw_bounding_box_on_image(image, 19 ymin, 20 xmin, 21 ymax, 22 xmax, 23 color='red', 24 thickness=4, 25 display_str_list=(), 26 use_normalized_coordinates=True): 27 28 draw = ImageDraw.Draw(image) 29 im_width, im_height = image.size 30 if use_normalized_coordinates: 31 (left, right, top, bottom) = (xmin * im_width, xmax * im_width, 32 ymin * im_height, ymax * im_height) 33 else: 34 (left, right, top, bottom) = (xmin, xmax, ymin, ymax) 35 draw.line([(left, top), (left, bottom), (right, bottom), 36 (right, top), (left, top)], width=thickness, fill=color) 37 38 print (left, right, top, bottom,":") 39 40 try: 41 font = ImageFont.truetype('arial.ttf', 24) 42 except IOError: 43 font = ImageFont.load_default() 44 45 46 # If the total height of the display strings added to the top of the bounding 47 # box exceeds the top of the image, stack the strings below the bounding box 48 # instead of above. 49 display_str_heights = [font.getsize(ds)[1] for ds in display_str_list] 50 # Each display_str has a top and bottom margin of 0.05x. 51 total_display_str_height = (1 + 2 * 0.05) * sum(display_str_heights) 52 53 if top > total_display_str_height: 54 text_bottom = top 55 else: 56 text_bottom = bottom + total_display_str_height 57 # Reverse list and print from bottom to top. 58 for display_str in display_str_list[::-1]: 59 text_width, text_height = font.getsize(display_str) 60 margin = np.ceil(0.05 * text_height) 61 draw.rectangle( 62 [(left, text_bottom - text_height - 2 * margin), (left + text_width, 63 text_bottom)], 64 fill=color) 65 draw.text( 66 (left + margin, text_bottom - text_height - margin), 67 display_str, 68 fill='black', 69 font=font) 70 text_bottom -= text_height - 2 * margin 71 72 73def draw_bounding_boxes_on_image_array(image, 74 boxes, 75 color='red', 76 thickness=4, 77 display_str_list_list=()): 78 79 image_pil = Image.fromarray(image) 80 draw_bounding_boxes_on_image(image_pil, boxes, color, thickness, 81 display_str_list_list) 82 np.copyto(image, np.array(image_pil)) 83 84 85def draw_bounding_boxes_on_image(image, 86 boxes, 87 color='red', 88 thickness=4, 89 display_str_list_list=()): 90 91 boxes_shape = boxes.shape 92 if not boxes_shape: 93 return 94 if len(boxes_shape) != 2 or boxes_shape[1] != 4: 95 raise ValueError('Input must be of size [N, 4]') 96 for i in range(boxes_shape[0]): 97 display_str_list = () 98 if display_str_list_list: 99 display_str_list = display_str_list_list[i] 100 draw_bounding_box_on_image(image, boxes[i, 0], boxes[i, 1], boxes[i, 2], 101 boxes[i, 3], color, thickness, display_str_list) 102 103 104def draw_bounding_boxes_on_image_tensors(images, 105 boxes, 106 classes, 107 scores, 108 category_index, 109 max_boxes_to_draw=20, 110 min_score_thresh=0.2): 111 112 visualize_boxes_fn = functools.partial( 113 visualize_boxes_and_labels_on_image_array, 114 category_index=category_index, 115 instance_masks=None, 116 keypoints=None, 117 use_normalized_coordinates=True, 118 max_boxes_to_draw=max_boxes_to_draw, 119 min_score_thresh=min_score_thresh, 120 agnostic_mode=False, 121 line_thickness=4) 122 123 def draw_boxes(image_boxes_classes_scores): 124 """Draws boxes on image.""" 125 (image, boxes, classes, scores) = image_boxes_classes_scores 126 image_with_boxes = tf.py_func(visualize_boxes_fn, 127 [image, boxes, classes, scores], tf.uint8) 128 129 130 131 return image_with_boxes 132 133 images = tf.map_fn( 134 draw_boxes, (images, boxes, classes, scores), 135 dtype=tf.uint8, 136 back_prop=False) 137 return images 138 139 140def draw_keypoints_on_image_array(image, 141 keypoints, 142 color='red', 143 radius=2, 144 use_normalized_coordinates=True): 145 146 image_pil = Image.fromarray(np.uint8(image)).convert('RGB') 147 draw_keypoints_on_image(image_pil, keypoints, color, radius, 148 use_normalized_coordinates) 149 np.copyto(image, np.array(image_pil)) 150 151 152def visualize_boxes_and_labels_on_image_array(image, 153 boxes, 154 classes, 155 scores, 156 category_index, 157 instance_masks=None, 158 keypoints=None, 159 use_normalized_coordinates=False, 160 max_boxes_to_draw=20, 161 min_score_thresh=.15, 162 agnostic_mode=False, 163 line_thickness=4): 164 165 # Create a display string (and color) for every box location, group any boxes 166 # that correspond to the same location. 167 box_to_display_str_map = collections.defaultdict(list) 168 box_to_color_map = collections.defaultdict(str) 169 box_to_instance_masks_map = {} 170 box_to_keypoints_map = collections.defaultdict(list) 171 if not max_boxes_to_draw: 172 max_boxes_to_draw = boxes.shape[0] 173 for i in range(min(max_boxes_to_draw, boxes.shape[0])): 174 if scores is None or scores[i] > min_score_thresh: 175 box = tuple(boxes[i].tolist()) 176 if instance_masks is not None: 177 box_to_instance_masks_map[box] = instance_masks[i] 178 if keypoints is not None: 179 box_to_keypoints_map[box].extend(keypoints[i]) 180 if scores is None: 181 box_to_color_map[box] = 'black' 182 else: 183 if not agnostic_mode: 184 if classes[i] in category_index.keys(): 185 class_name = category_index[classes[i]]['name'] 186 else: 187 class_name = 'N/A' 188 display_str = '{}: {}%'.format( 189 class_name, 190 int(100*scores[i])) 191 print (class_name) 192 else: 193 display_str = 'score: {}%'.format(int(100 * scores[i])) 194 box_to_display_str_map[box].append(display_str) 195 if agnostic_mode: 196 box_to_color_map[box] = 'DarkOrange' 197 else: 198 box_to_color_map[box] = STANDARD_COLORS[ 199 classes[i] % len(STANDARD_COLORS)] 200 201 print (class_name,scores,":") 202 203 # Draw all boxes onto image. 204 for box, color in box_to_color_map.items(): 205 ymin, xmin, ymax, xmax = box 206 if instance_masks is not None: 207 draw_mask_on_image_array( 208 image, 209 box_to_instance_masks_map[box], 210 color=color 211 ) 212 draw_bounding_box_on_image_array( 213 image, 214 ymin, 215 xmin, 216 ymax, 217 xmax, 218 color=color, 219 thickness=line_thickness, 220 display_str_list=box_to_display_str_map[box], 221 use_normalized_coordinates=use_normalized_coordinates) 222 if keypoints is not None: 223 draw_keypoints_on_image_array( 224 image, 225 box_to_keypoints_map[box], 226 color=color, 227 radius=line_thickness / 2, 228 use_normalized_coordinates=use_normalized_coordinates) 229 return image 230

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

まだ回答がついていません

会員登録して回答してみよう

アカウントをお持ちの方は

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.46%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問