python利用opencv调用摄像头实现目标检测

使用到的库

好多人都想了解一下如何对摄像头进行调用，然后进行目标检测，于是我做了这个小BLOG。

opencv-python==4.1.2.30

Pillow==6.2.1

numpy==1.17.4

这些都是通用的库，版本不同问题应该也不大。

实现思路

利用opencv调用摄像头，读取每一帧传入目标检测网络检测，将检测结果呈现。

由于本文所用的检测格式为RGB格式，CV2读取的时候会使用BGR格式，因此在检测的时候要利用cv2.cvtColor进行转换。

实现代码

以Retinanet为例：

from keras.layers import Input
from retinanet import Retinanet
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
retinanet = Retinanet()
# 调用摄像头
capture=cv2.VideoCapture(0)
while(True):
   # 读取某一帧
   ref,frame=capture.read()
   # 格式转变，BGRtoRGB
   frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
   # 转变成Image
   frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
   # 进行检测
   frame = np.array(retinanet.detect_image(frame))
   # RGBtoBGR满足opencv显示格式
   frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)
   cv2.imshow("video",frame)
   c= cv2.waitKey(30) & 0xff
   if c==27:
       capture.release()
       break
retinanet.close_session()

2020/4/26更新：FPS计算

很多小伙伴说到想要获取FPS，于是给所有的目标检测网络加上了FPS的功能，需要的小伙伴请重新下载。

FPS记录的原理

FPS简单来理解就是图像的刷新频率，也就是每秒多少帧。

假设目标检测网络处理1帧要0.02s。

此时FPS就是50。

FPS实现代码

该代码以ssd为例。

#-------------------------------------#
#       调用摄像头检测
#-------------------------------------#
from ssd import SSD
from PIL import Image
import numpy as np
import cv2
import time
ssd = SSD()
# 调用摄像头
capture=cv2.VideoCapture(0) # capture=cv2.VideoCapture("1.mp4")
fps = 0.0
while(True):
   t1 = time.time()
   # 读取某一帧
   ref,frame=capture.read()
   # 格式转变，BGRtoRGB
   frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
   # 转变成Image
   frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
   # 进行检测
   frame = np.array(ssd.detect_image(frame))
   # RGBtoBGR满足opencv显示格式
   frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)
   fps  = ( fps + (1./(time.time()-t1)) ) / 2
   print("fps= ％.2f"％(fps))
   frame = cv2.putText(frame, "fps= ％.2f"％(fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
   cv2.imshow("video",frame)
   c= cv2.waitKey(30) & 0xff
   if c==27:
       capture.release()
       break

来源：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104839376