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@ytbilly3636

ytbilly3636/camera.py

Created September 24, 2019 02:19
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Raw
camera.py
# -*- coding: utf-8 -*-
#!/usr/bin/env python3
import numpy as np
import cv2
import os
import time
import threading
from pygame import mixer
from yolov3 import YOLO
class YoshimotoDetection(object):
def __init__(self):
self.capture = cv2.VideoCapture(0)
self.cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
self.yolo = YOLO()
self.yolo_isfound = False
self.yolo_counter = 0
mixer.init()
self.sound = mixer.Sound('family.wav')
def read(self):
ret, frame = self.capture.read()
if not ret:
return
self.frame = frame
def yolofind(self):
if not self.yolo_isfound:
boxes, confs, ids = self.yolo.detect(self.frame)
self.yolo.draw_boxes(self.frame, boxes, ids)
if 0 in ids:
self.yolo_isfound = True
else:
if self.yolo_counter == 0:
self.sound.play()
self.yolo_counter += 1
if self.yolo_counter == 300:
self.yolo_isfound = False
self.yolo_counter = 0
def draw(self, face=None):
cv2.imshow('frm', self.frame)
keycode = cv2.waitKey(1)
return keycode
if __name__ == '__main__':
yoshi = YoshimotoDetection()
while True:
yoshi.read()
yoshi.yolofind()
if yoshi.draw() & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
Raw
coco.names
person
bicycle
car
motorbike
aeroplane
bus
train
truck
boat
traffic light
fire hydrant
stop sign
parking meter
bench
bird
cat
dog
horse
sheep
cow
elephant
bear
zebra
giraffe
backpack
umbrella
handbag
tie
suitcase
frisbee
skis
snowboard
sports ball
kite
baseball bat
baseball glove
skateboard
surfboard
tennis racket
bottle
wine glass
cup
fork
knife
spoon
bowl
banana
apple
sandwich
orange
broccoli
carrot
hot dog
pizza
donut
cake
chair
sofa
pottedplant
bed
diningtable
toilet
tvmonitor
laptop
mouse
remote
keyboard
cell phone
microwave
oven
toaster
sink
refrigerator
book
clock
vase
scissors
teddy bear
hair drier
toothbrush
Raw
haarcascade_frontalface_alt.xml
<?xml version="1.0"?>
<!--
Stump-based 20x20 gentle adaboost frontal face detector.
Created by Rainer Lienhart.
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
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and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
-->
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</opencv_storage>
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######################
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[convolutional]
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size=3
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pad=1
filters=512
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[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
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stride=1
pad=1
activation=leaky
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=512
activation=leaky
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=255
activation=linear
[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=80
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1
[route]
layers = -4
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
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pad=1
activation=leaky
[upsample]
stride=2
[route]
layers = -1, 36
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
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[convolutional]
batch_normalize=1
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[convolutional]
batch_normalize=1
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activation=leaky
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
[convolutional]
batch_normalize=1
size=3
stride=1
pad=1
filters=256
activation=leaky
[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=255
activation=linear
[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=80
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1
Raw
yolov3.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import sys
import os
import six
class YOLO(object):
def __init__(self):
# check cfg file
cfg_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'yolov3.cfg')
if not os.path.exists(cfg_path):
sys.exit('Could not find lib/yolov3.cfg')
# check weight file
weights_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'yolov3.weights')
if not os.path.exists(weights_path):
sys.exit('Could not find lib/yolov3.weights')
# load net
self._net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(cfg_path, weights_path)
# output layer
self._ln = self._net.getLayerNames()
self._ln = [self._ln[i[0] - 1] for i in self._net.getUnconnectedOutLayers()]
# labels
label_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'coco.names')
if not os.path.exists(label_path):
sys.exit('Could not find lib/coco.names')
self._label = open(label_path).read().strip().split('\n')
self._color = self._generate_n_colors(len(self._label))
def _generate_n_colors(self, n):
colors = []
for i in six.moves.range(n):
hsv_img = np.zeros((1, 1, 3), dtype=np.uint8)
hsv_img[0][0][0] = int(180 * i / n)
hsv_img[0][0][1] = 255
hsv_img[0][0][2] = 255
rgb_img = cv2.cvtColor(hsv_img, cv2.COLOR_HSV2BGR)
colors.append((int(rgb_img[0][0][0]), int(rgb_img[0][0][1]), int(rgb_img[0][0][2])))
return colors
def detect(self, frame, threshold=0.9):
# width & height
width = frame.shape[1]
height = frame.shape[0]
# set input
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
self._net.setInput(blob)
# forward prop
outputs = self._net.forward(self._ln)
# lists for return
boxes = []
confs = []
ids = []
# find high confidence object
for out in outputs:
for detection in out:
class_id = np.argmax(detection[5:])
conf = detection[5:][class_id]
# skip low confidence
if conf < threshold:
continue
# bounding box
box = detection[0:4] * np.array([width, height, width, height])
box = box.astype(np.int32)
w = box[2]
h = box[3]
x = box[0] - w // 2
y = box[1] - h // 2
# add
boxes.append([x, y, w, h])
confs.append(conf)
ids.append(class_id)
return boxes, confs, ids
def draw_boxes(self, frame, boxes, ids):
img = frame
for box, class_id in zip(boxes, ids):
cv2.rectangle(img, (box[0], box[1]), (box[0] + box[2], box[1] + box[3]), self._color[class_id], 1)
cv2.putText(img, self._label[class_id], (box[0], box[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, self._color[class_id], 1, cv2.LINE_AA)
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