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import copy
import time
import cv2
import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
from PIL import Image
from torch import nn
from nets.unet import Unet as unet
from utils.utils import cvtColor, preprocess_input, resize_image, show_config
#--------------------------------------------#
# 使用自己训练好的模型预测需要修改2个参数
# model_path和num_classes都需要修改！
# 如果出现shape不匹配
# 一定要注意训练时的model_path和num_classes数的修改
#--------------------------------------------#
class Unet(object):
_defaults = {
#-------------------------------------------------------------------#
# model_path指向logs文件夹下的权值文件
# 训练好后logs文件夹下存在多个权值文件，选择验证集损失较低的即可。
# 验证集损失较低不代表miou较高，仅代表该权值在验证集上泛化性能较好。
#-------------------------------------------------------------------#
#"model_path" : 'backbone_nets/unet_resnet_voc.pth',
"model_path": 'logs/best_epoch_weights.pth',
#--------------------------------#
# 所需要区分的类的个数+1
#--------------------------------#
"num_classes" : 1 + 2,
#--------------------------------#
# 所使用的的主干网络：vgg、resnet50
#--------------------------------#
"backbone" : "resnet50",
#--------------------------------#
# 输入图片的大小
#--------------------------------#
"input_shape" : [512, 512],
#-------------------------------------------------#
# mix_type参数用于控制检测结果的可视化方式
#
# mix_type = 0的时候代表原图与生成的图进行混合
# mix_type = 1的时候代表仅保留生成的图
# mix_type = 2的时候代表仅扣去背景，仅保留原图中的目标
#-------------------------------------------------#
"mix_type" : 0,
#--------------------------------#
# 是否使用Cuda
# 没有GPU可以设置成False
#--------------------------------#
"cuda" : True,
}
#---------------------------------------------------#
# 初始化UNET
#---------------------------------------------------#
def __init__(self, **kwargs):
self.__dict__.update(self._defaults)
for name, value in kwargs.items():
setattr(self, name, value)
#---------------------------------------------------#
# 画框设置不同的颜色
#---------------------------------------------------#
if self.num_classes <= 21:
self.colors = [ (0, 0, 0), (128, 0, 0), (0, 128, 0), (128, 128, 0), (0, 0, 128), (128, 0, 128), (0, 128, 128),
(128, 128, 128), (64, 0, 0), (192, 0, 0), (64, 128, 0), (192, 128, 0), (64, 0, 128), (192, 0, 128),
(64, 128, 128), (192, 128, 128), (0, 64, 0), (128, 64, 0), (0, 192, 0), (128, 192, 0), (0, 64, 128),
(128, 64, 12)]
#---------------------------------------------------#
# 获得模型
#---------------------------------------------------#
self.generate()
show_config(**self._defaults)
#---------------------------------------------------#
# 获得所有的分类
#---------------------------------------------------#
def generate(self):
self.net = unet(num_classes = self.num_classes, backbone=self.backbone)
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
self.net.load_state_dict(torch.load(self.model_path, map_location=device))
self.net = self.net.eval()
print('{} model, and classes loaded.'.format(self.model_path))
if self.cuda:
self.net = nn.DataParallel(self.net)
self.net = self.net.cuda()
#---------------------------------------------------#
# 检测图片
#---------------------------------------------------#
def detect_image(self, image):
#---------------------------------------------------------#
# 在这里将图像转换成RGB图像，防止灰度图在预测时报错。
# 代码仅仅支持RGB图像的预测，所有其它类型的图像都会转化成RGB
#---------------------------------------------------------#
image = cvtColor(image)
#---------------------------------------------------#
# 对输入图像进行一个备份，后面用于绘图
#---------------------------------------------------#
old_img = copy.deepcopy(image)
orininal_h = np.array(image).shape[0]
orininal_w = np.array(image).shape[1]
#---------------------------------------------------------#
# 给图像增加灰条，实现不失真的resize
# 也可以直接resize进行识别
#---------------------------------------------------------#
image_data, nw, nh = resize_image(image, (self.input_shape[1], self.input_shape[0]))
#---------------------------------------------------------#
# 添加上batch_size维度
#---------------------------------------------------------#
image_data = np.expand_dims(np.transpose(preprocess_input(np.array(image_data, np.float32)), (2, 0, 1)), 0)
with torch.no_grad():
images = torch.from_numpy(image_data)
if self.cuda:
images = images.cuda()
#---------------------------------------------------#
# 图片传入网络进行预测
#---------------------------------------------------#
pr = self.net(images)[0]
#---------------------------------------------------#
# 取出每一个像素点的种类
#---------------------------------------------------#
pr = F.softmax(pr.permute(1,2,0),dim = -1).cpu().numpy()
#--------------------------------------#
# 将灰条部分截取掉
#--------------------------------------#
pr = pr[int((self.input_shape[0] - nh) // 2) : int((self.input_shape[0] - nh) // 2 + nh), \
int((self.input_shape[1] - nw) // 2) : int((self.input_shape[1] - nw) // 2 + nw)]
#---------------------------------------------------#
# 进行图片的resize
#---------------------------------------------------#
pr = cv2.resize(pr, (orininal_w, orininal_h), interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
#---------------------------------------------------#
# 取出每一个像素点的种类
#---------------------------------------------------#
pr = pr.argmax(axis=-1)
if self.mix_type == 0:
seg_img = np.reshape(np.array(self.colors, np.uint8)[np.reshape(pr, [-1])], [orininal_h, orininal_w, -1])
#------------------------------------------------#
# 将新图片转换成Image的形式
#------------------------------------------------#
image = Image.fromarray(np.uint8(seg_img))
#------------------------------------------------#
# 将新图与原图及进行混合
#------------------------------------------------#
image = Image.blend(old_img, image, 0.7)
elif self.mix_type == 1:
# seg_img = np.zeros((np.shape(pr)[0], np.shape(pr)[1], 3))
# for c in range(self.num_classes):
# seg_img[:, :, 0] += ((pr[:, :] == c ) * self.colors[c][0]).astype('uint8')
# seg_img[:, :, 1] += ((pr[:, :] == c ) * self.colors[c][1]).astype('uint8')
# seg_img[:, :, 2] += ((pr[:, :] == c ) * self.colors[c][2]).astype('uint8')
seg_img = np.reshape(np.array(self.colors, np.uint8)[np.reshape(pr, [-1])], [orininal_h, orininal_w, -1])
#------------------------------------------------#
# 将新图片转换成Image的形式
#------------------------------------------------#
image = Image.fromarray(np.uint8(seg_img))
elif self.mix_type == 2:
seg_img = (np.expand_dims(pr != 0, -1) * np.array(old_img, np.float32)).astype('uint8')
#------------------------------------------------#
# 将新图片转换成Image的形式
#------------------------------------------------#
image = Image.fromarray(np.uint8(seg_img))
return image