机器学习进阶-目标追踪-SSD多进程执行 1.cv2.dnn.readnetFromCaffe(用于读取已经训练好的caffe模型) 2.delib.correlation_tracker(生成追踪器) 5.cv2.writer(将图片写入视频中) 6.cv2.dnn.blobFromImage(图片归一化) 10.multiprocessing.process(生成进程)

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载

参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本，model表示已经训练好的参数结果

2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器

3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(startX, startY), (endX, endY)]

4.t.start_track(rgb, rect) # 初始化生成器的开始状态

5.cv2.Writer(name, fourcc, (frame.shape[1], frame.shape[0]), True)进行图片写入到视频里面

参数说明: name表示视频的名字，fourcc表示视频格式，frame.shape[1] 表示视频的长和宽,

6.cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.007843, (w, h), 127.5)  对图像进行归一化操作(-1, 1)，

参数说明：frame表示输入图片，0.007843表示需要乘的数，即1/127.5，(w, h)表示图像大小，127.5表示需要减去的数

7. net.SetInput(rgb) 表示将图片输入到caffe网络中

参数说明: rgb表示已经经过归一化的图片

8. net.forward() 输出前向传播的预测结果

9. oq = multiprocessing.Queue() 生成用于多进行传输过程中的线程

10.p = multiprocessing.Process(target=start_track, args=(bb, label, rgb, iq, oq))  # 用于对函数创建进程

参数说明：target表示需要转换为进程的函数，args表示传入到进程里函数的参数

SSD是一种目标检测的算法，其使用多个卷积层进行预测，原理在后续的博客中进行补充

对于目标追踪的视频，我们先使用SSD找出图片中人物的位置，然后使用dlib中的跟踪器对物体进行跟踪

由于每一个人物框对应一个跟踪器，因此我们可以对每一个跟踪器起一个进程，使用输入和输出线程，用于构造多进程

使用的数据，需要一个训练好的SSD权重参数，还需要caffe关于SSD的prototxt文件
代码说明：

下面的代码可以近似认为是由两部分构成

第一部分：使用SSD网络进行预测，获得box的位置

第二部分：使用dlib构造tracker跟踪器，带入box构造带有矩形框的追踪器，然后使用dlib的追踪器对图像每一帧的位置进行追踪

代码：

第一步：构造进程函数，使用iq.get 和oq.put进行追踪器的位置更新

第二步：构造输入的参数, 使用cv2.dnn.readNetFromCaffe()构造SSD网络模型

第三步：使用cv2.Videocapture视频读入，fps=FPS().start() 用于计算FPS

第四步：进入循环，使用.read()读取图片

第五步：使用cv2.resize()对图片大小进行放缩变化，使用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) #将读入的BGR转换为RGB，用于模型的预测

第六步：如果需要进行输出，使用cv2.VideoWriter实例化视频存储器

第七步：如果还没有使用SSD获得矩形框，使用cv2.dnn.blobFromImage对图像进行归一化操作

第八步：使用net.setInput将图片传入，使用net.forward获得前向传播输出的结果

第九步：如果置信度大于给定的置信度，获得SSD的标签，以及前向传播的位置信息

第十步：使用multiprocessing.Queue构造线程iq和oq，将线程添加到列表中，使用multiprocessing.process构造多进程，用于分别建立单个跟踪器

第十一步：如果已经生成了通道，使用iq.put(rgb)传入图像，使用oq.get()获得追踪器更新的位置

第十二步：进行画图操作，如果存在writer就进行写入

第十三步：更新fps.update

第十四步：统计运行的时间和FPS，并对vs进行释放内存

import cv2
import numpy as np
import argparse
import dlib
import multiprocessing
from utils import FPS

# 第一步：构造追踪器并进行结果的更新
def start_tracker(box, label, rgb, inputQueue, outputQueue):

    # 构造追踪器
    t = dlib.correlation_tracker()
    # rect为SSD获得的矩形框的位置
    rect = dlib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3]))
    # 设置追踪器的初始位置
    t.start_track(rgb, rect)
    # 获得下一帧图片
    while True:
        # 传入的图片
        rgb = inputQueue.get()
        if rgb is not None:
            # 更新追踪器
            t.update(rgb)
            # 获得追踪器的当前位置
            pos = t.get_position()

            startX = int(pos.left())
            startY = int(pos.top())
            endX = int(pos.right())
            endY = int(pos.bottom())

            # 把结果输出放入到output里面, 返回标签和位置
            outputQueue.put((label, (startX, startY, endX, endY)))

# 第二步：设置参数，并使用cv2.dnn.readFrameCaffe构造SSD的网络模型
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument('-p', '--prototxt', default='mobilenet_ssd/MobileNetSSD_deploy.prototxt',
                help='path to caffe "deploy" prototxt file')
ap.add_argument('-m', '--model', default='mobilenet_ssd/MobileNetSSD_deploy.caffemodel',
                help='path to Caffe pre-trained model')
ap.add_argument('-v', '--video', default='race.mp4',
                help='path to input video file')
ap.add_argument('-o', '--output', type=str,
                help='path to optional output video file')
ap.add_argument('-c', '--confidence', type=float, default=0.2,
                help='minimu probability to filter weak detections')

args = vars(ap.parse_args())

# 用于存放输入线程和输出线程
inputQueues = []
outputQueues = []
# 21种分类的结果
CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat",
    "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow", "diningtable",
    "dog", "horse", "motorbike", "person", "pottedplant", "sheep",
    "sofa", "train", "tvmonitor"]

print('[INFO] loading model...')
# 构造SSD网络模型
net =cv2.dnn.readNetFromCaffe(args['prototxt'], args['model'])

print('[INFO] starting video stream...')
# 第三步：使用cv2.VideoCapture读取视频
vs = cv2.VideoCapture(args['video'])
writer = None

fps = FPS().start()

if __name__ == '__main__':
   # 第四步：进入循环，使用.read() 读取图片
    while True:
        ret, frame = vs.read()

        if frame is None:
            break

        # 第五步：进行图像的维度变化, 并且将BGR转换为RGB格式
        h, w = frame.shape[:2]
        width = 600
        r = width / float(w)
        dim = (width, int(r*h))
        frame = cv2.resize(frame, dim, cv2.INTER_AREA)
        rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)

        # 第六步：进行视频的保存
        if args['output'] is not None and writer is None:
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
            writer = cv2.VideoWriter(args['output'], fourcc,
                                     (frame.shape[1], frame.shape[0]), True)

        # 如果输入进程的维度为0，进入循环首先检测位置
        if len(inputQueues) == 0:
            # 第七步：使用cv2.dnn.blobFromImage()对图片进行归一化操作
            (h, w) = frame.shape[:2]
            blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.007843, (w, h), 127.5)
            # 第八步：使用net.setInput输入图片，net.forward()获得前向传播的结果
            net.setInput(blob)
            detections = net.forward()
            # 第九步：对结果进行循环，如果置信度大于阈值，则获得其标签和box位置信息
            for i in np.arange(0, detections.shape[2]):
                confidence = detections[0, 0, i, 2]
                if confidence > args['confidence']:
                    idx = int(detections[0, 0, i, 1])
                    label = CLASSES[idx]

                    if label != 'person':
                        continue

                    box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
                    (startX, startY, endX, endY) = box.astype('int')
                    bb = (startX, startY, endX, endY)

                    # 第十步：创建输入q和输出q，创建process线程,使用process.start()启动线程
                    iq = multiprocessing.Queue()
                    oq = multiprocessing.Queue()
                    inputQueues.append(iq)
                    outputQueues.append(oq)

                    # 在多个核上运行, 创建多核
                    p = multiprocessing.Process(
                        target=start_tracker,
                        args=(bb, label, rgb, iq, oq)
                    )
                    p.daemon = True
                    p.start()

                    cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),
                                  (0, 255, 0), 2)
                    cv2.putText(frame, label, (startX, startY-15),
                                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 255, 0), 2)

        else:
            # 第十一步：如果生成了进程，循环输入线程，传入rgb图片，获得输出线程的label和更新位置的输出
            for iq in inputQueues:
                iq.put(rgb)

            for oq in outputQueues:
                (label, (startX, startY, endX, endY)) = oq.get()
                # 在frame图像上绘制矩形框和text
                cv2.rectangle(frame, (startX, startY), (endX, endY),
                              (0, 255, 0), 2)
                cv2.putText(frame, label, (startX, startY - 15),
                            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.4, (0, 255, 0), 2)
        # 第十二步：进行绘图，并进行视频的写入操作
        if writer is not None:
            writer.write(frame)

        cv2.imshow('Frame', frame)
        key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
        if key == 27:
            break
        # 第十三步 fps更新
        fps.update()
    # 第十四步：统计运行时间和FPS，释放内存
    fps.stop()
    print('[INFO] elapsed time {:.2f}'.format(fps.elapsed()))
    print('[INFO] approx. FPS:{:.2f}'.format(fps.fps()))

    if writer is not None:
        writer.release()

    cv2.destroyAllWindows()
    vs.release()

效果展示：

FPS副代码

import cv2
import numpy as np
import datetime

class FPS:

    def __init__(self):

        self._start = None
        self._end = None
        self._numFrames = 0

    def start(self):
        # start the timer
        self._start = datetime.datetime.now()
        return self

    def stop(self):
        # stop the timer
        self._end = datetime.datetime.now()

    def update(self):
        self._numFrames += 1

    def elapsed(self):
        return (self._end - self._start).total_seconds()

    def fps(self):
        return self._numFrames / self.elapsed()