Я пытаюсь обнаружить этикетку в бутылке. У меня уже есть модель и веса, которые нормально работают с изображениями, но проблема возникает, когда я пытаюсь обнаружить этикетку с помощью opencv cv2.read(). он не будет обнаружен правильно.
Итак, я заметил, что когда я использую load_img из Keras, он работает хорошо, но когда я использую cv2.read() работает некорректно. Итак, есть ли способ обрабатывать живые изображения с помощью Keras вместо использования cv2.read()?
Этот код ниже работает некорректно:
while True:
success, img = cap.read()
rect = cv2.rectangle(img, start_point, end_point, color, thickness)
cropImg = img[yMin:yMax,xMin:xMax] # this is all there is to cropping
cv2.imshow("Original", rect)
cv2.imshow("Cropped", cropImg)
x = cv2.resize(cropImg, (altura, longitud))
x = img_to_array(x)
x = np.expand_dims(x, axis = 0)
val = cnn.predict(x)
#resultado = arreglo[0]
#respuesta = np.argmax(resultado)
if val == 0:
color = (46, 242, 79)
else:
color = (255, 0, 0)
print(val)
А следующий код работает хорошо, но не работает вживую:
while True:
success, img = cap.read()
rect = cv2.rectangle(img, start_point, end_point, color, thickness)
cropImg = img[yMin:yMax,xMin:xMax] # this is all there is to cropping
cv2.imshow("Original", rect)
cv2.imshow("Cropped", cropImg)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('t'):
photo = cap.read()
#cropImg2 = photo[yMin:yMax,xMin:xMax]
cv2.imwrite("pic.png", cropImg)
x = load_img("pic.png", target_size = (longitud, altura))
#x = cv2.resize(cropImg, (altura, longitud))
x = img_to_array(x)
x = np.expand_dims(x, axis = 0)
val = cnn.predict(x)
#resultado = arreglo[0]
#respuesta = np.argmax(resultado)
if val == 0:
color = (46, 242, 79)
else:
color = (255, 0, 0)
print(val)
Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/727 ... nd-open-cv
