4-15. tiny kitti video inference

학습된 모델을 이용하여 Video Detection 수행하기

classes 만 바뀜

%cd /content
!mkdir /content/data
!wget -O /content/data/the_rock_chase.mp4 https://github.com/chulminkw/DLCV/blob/master/data/video/the_rock_chase.mp4?raw=true

 

CLASSES = ('Car', 'Truck', 'Pedestrian', 'Cyclist')
labels_to_names_seq = {i:k for i, k in enumerate(CLASSES)}
labels_to_names_seq
# {0: 'Car', 1: 'Truck', 2: 'Pedestrian', 3: 'Cyclist'}

 

CLASSES = ('Car', 'Truck', 'Pedestrian', 'Cyclist')
cat2label = {k:i for i, k in enumerate(CLASSES)}

def get_detected_img(model, img_array,  score_threshold=0.3, is_print=True):
  # 인자로 들어온 image_array를 복사. 
  draw_img = img_array.copy()
  bbox_color=(0, 255, 0)
  text_color=(0, 0, 255)

  # model과 image array를 입력 인자로 inference detection 수행하고 결과를 results로 받음. 
  # results는 80개의 2차원 array(shape=(오브젝트갯수, 5))를 가지는 list. 
  results = inference_detector(model, img_array)

  # 80개의 array원소를 가지는 results 리스트를 loop를 돌면서 개별 2차원 array들을 추출하고 이를 기반으로 이미지 시각화 
  # results 리스트의 위치 index가 바로 COCO 매핑된 Class id. 여기서는 result_ind가 class id
  # 개별 2차원 array에 오브젝트별 좌표와 class confidence score 값을 가짐. 
  for result_ind, result in enumerate(results):
    # 개별 2차원 array의 row size가 0 이면 해당 Class id로 값이 없으므로 다음 loop로 진행. 
    if len(result) == 0:
      continue
    
    # 2차원 array에서 5번째 컬럼에 해당하는 값이 score threshold이며 이 값이 함수 인자로 들어온 score_threshold 보다 낮은 경우는 제외. 
    result_filtered = result[np.where(result[:, 4] > score_threshold)]
    
    # 해당 클래스 별로 Detect된 여러개의 오브젝트 정보가 2차원 array에 담겨 있으며, 이 2차원 array를 row수만큼 iteration해서 개별 오브젝트의 좌표값 추출. 
    for i in range(len(result_filtered)):
      # 좌상단, 우하단 좌표 추출. 
      left = int(result_filtered[i, 0])
      top = int(result_filtered[i, 1])
      right = int(result_filtered[i, 2])
      bottom = int(result_filtered[i, 3])
      caption = "{}: {:.4f}".format(labels_to_names_seq[result_ind], result_filtered[i, 4])
      cv2.rectangle(draw_img, (left, top), (right, bottom), color=bbox_color, thickness=2)
      cv2.putText(draw_img, caption, (int(left), int(top - 7)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.37, text_color, 1)
      if is_print:
        print(caption)

  return draw_img

import time

def do_detected_video(model, input_path, output_path, score_threshold, do_print=True):
    
    cap = cv2.VideoCapture(input_path)

    codec = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

    vid_size = (round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    vid_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

    vid_writer = cv2.VideoWriter(output_path, codec, vid_fps, vid_size) 

    frame_cnt = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    print('총 Frame 갯수:', frame_cnt)
    btime = time.time()
    while True:
        hasFrame, img_frame = cap.read()
        if not hasFrame:
            print('더 이상 처리할 frame이 없습니다.')
            break
        stime = time.time()
        img_frame = get_detected_img(model, img_frame,  score_threshold=score_threshold, is_print=False)
        if do_print:
          print('frame별 detection 수행 시간:', round(time.time() - stime, 4))
        vid_writer.write(img_frame)
    # end of while loop

    vid_writer.release()
    cap.release()

    print('최종 detection 완료 수행 시간:', round(time.time() - btime, 4))

do_detected_video(model, '/content/data/the_rock_chase.mp4', '/content/data/the_rock_chase_out1.mp4', score_threshold=0.4, do_print=True)

# 총 Frame 갯수: 503
frame별 detection 수행 시간: 0.1158
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frame별 detection 수행 시간: 0.0982
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