MMEdu实现摄像头图像分类(Python版)

先安装MMEdu库!

MMEdu安装:https://blog.csdn.net/zyl_coder/article/details/132483865

下面的代码请在Jupyter上运行,并自己准备数据集。若模型还未训练,请先在本地训练完模型后再进行模型推理。

import cv2
capture = cv2.VideoCapture(0)
from MMEdu import MMClassification as cls
model = cls(backbone='MobileNet')
checkpoint = '   '   #填写最佳权重文件
model.load_checkpoint( checkpoint = checkpoint)
while True:ret, frame = capture.read()frame = cv2.flip(frame,1)result = model.fast_inference(image=frame, show=False)x = model.print_result(result)text = ""if x[0]['标签'] == 0:text = '   '   #图像类别1else:text = '   '   #图像类别2cv2.putText(frame , text, (200, 100), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1.0, (100, 200, 200), 5)cv2.imshow("video", frame)key = cv2.waitKey(50)#print(key)if key  == ord('q'):break
cv2.destroyAllWindows()

 注意:1.因为我们是面对摄像头的,所以通过flip对摄像头获得的内容做了左右镜像;

            2.通过waitKey这个函数进行获取按下的键(以毫秒为单位,这里就是每50毫秒获取一                    次),当按下q键时,关闭视频。


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