YOLOv3模型调用时候的python接口

YOLOv3模型调用时候的python接口

需要注意的是：更改完源程序.c文件，需要对整个项目重新编译、make install，对已经生成的文件进行更新，类似于之前VS中在一个类中增加新函数重新编译封装dll，而python接口的调用主要使用的是libdarknet.so文件，其余在配置文件中的修改不必重新进行编译安装。

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之前训练好的模型，在模型调用的时候，总是在
lib = CDLL("/home/*****/*******/darknet/libdarknet.so", RTLD_GLOBAL)这里读不到darknet编译生成的.so文件，导致直接的报错；之前以为是文件路径的问题，稀里糊涂的；由于很久不写c文件了，所以最后直接在python接口后在py文件中修改的画框、标置信度等操作，一次次的尝试后终于成功

（1）将项目中python文件下的darknet.py文件拷贝到根目录，和/libdarknet.so在同一个目录下
（2）整个demo程序都是用绝对路径；

实现yolov3模型加载，批量读取文件夹下的照片到库函数变量，最终处理结果存入在另外新建文件夹

###2019.04.03 by ylxb
def showPicResult(image,peoplecar，outimage):
    img = cv2.imread(image)
    out_img =outimage
    cv2.imwrite(out_img, img)
    for i in range(len(peoplecar)):
        x1=peoplecar[i][2][0]-peoplecar[i][2][2]/2
        y1=peoplecar[i][2][1]-peoplecar[i][2][3]/2
        x2=peoplecar[i][2][0]+peoplecar[i][2][2]/2
        y2=peoplecar[i][2][1]+peoplecar[i][2][3]/2
        im = cv2.imread(out_img)
        cv2.rectangle(im,(int(x1),int(y1)),(int(x2),int(y2)),(255,255,0),3)
        text = listpeoplecar[i][0]
        # 在图片上添加文字信息
        if(text=="people"):
            carcol=(55, 55, 255)#颜色显示
        else:
            carcol = (255, 55, 55)
        cv2.putText(im, text, (int(x1), int(y1)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                    0.8, carcol, 1, cv2.LINE_AA)
        #This is a method that works well.
        cv2.imwrite(out_img, im)

###2019.04.03 by ylxb
    filenames = os.listdir(picDir)
    i = 0
    num = 0#目标个数
    car_num = 0#car个数
    people_num = 0#people个数

    car = "car"  # car元素
    people = "people"  # people元素

    for name in filenames:
        filename=os.path.join(picDir,name)
        #print(filename)
        listpeoplecar = detect(net, meta, filename)
        print(listpeoplecar)
        i = i + 1
        #save_picpath = out_img+str(filename).split("/")[-1].split(".")[0] + ".png"
        out_img=out_img1+str(i)+'.png'
        showPicResult(filename,listpeoplecar，out_img)

        for item in listpeoplecar:
            #print(item)
            car_num = car_num + item[0].count(car)#car个数
            people_num = people_num + item[0].count(people)#people个数
            num = num + 1#目标个数

    print('car个数: ' + str(car_num))
    print('people个数: ' + str(people_num))
    print('共检测出目标个数: ' + str(num))
    print('共检测照片个数:'+ str(i))

放其中一个照片测试照片：