上期文章，我们介绍了YOLOV4对象检测算法的模型以及基本知识，哪里还进行了图片的对象检测，如何使用YOLOV4进行视频检测与实时视频检测呢？毕竟我们绝大多数的需求必然是视频的实时对象检测

YOLOV4视频检测

import numpy as npimport timeimport cv2import oslabelsPath = "yolo-coco/coco.names"LABELS = Nonewith open(labelsPath, 'rt') as f:    LABELS = f.read().rstrip('').split("")np.random.seed(42)COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3),                           dtype="uint8")weightsPath = "yolo-coco/yolov4.weights"configPath = "yolo-coco/yolov4.cfg"net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)ln = net.getLayerNames()ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

首先加载模型在COCO数据集上的对象label，然后定义了随机的颜色，这里主要是为了后期检测到不同的对象时，采用不同的颜色边框进行标注

cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)来加载YOLOV4的预训练模型，这里需要注意：opencv的版本需要时4.4版本

opencv4.4支持YOLOv4、EfficientDet检测模型，SIFT移至主库！

SIFT

支持谷歌目标检测算法 EfficientDet

EfficientDet检测模型

新增光流算法 FlowNet2 demo：

FlowNet2 demo

增加对OpenVINO 2020.3 LTS / 2020.4 支持

OpenVINO

由于opencv4.4支持了YOLOV4，因此我们可以使用opencv来实现YOLOV4的对象检测

代码截图

截取视频帧进行神经网络检测

#vs = cv2.VideoCapture('videos/a1.mp4')vs = cv2.VideoCapture(0)time.sleep(2.0)writer = None(W, H) = (None, None)while True:    (grabbed, frame) = vs.read()    if not grabbed:        break    print('ok')    if W is None or H is None:        (H, W) = frame.shape[:2]    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416),swapRB=True, crop=False)    net.setInput(blob)    start = time.time()    layerOutputs = net.forward(ln)    end = time.time()

cv2.VideoCapture(0)默认为打开摄像头，若想打开一段视频，直接在里面输入“路径地址”

(grabbed, frame) = vs.read()    if not grabbed:        break    print('ok')

这里我们截取视频帧，若没有检测到视频，直接退出，若检测到视频，进行神经网络的检测

    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416),swapRB=True, crop=False)    net.setInput(blob)    start = time.time()    layerOutputs = net.forward(ln)    end = time.time()

这里我们进行神经网络Blob 值的计算，然后进行神经网络的预测，并进行前向传递，这里跟其他神经网络不同的是，前向传递的是ln，神经网络的所有输出层

代码截图

遍历输出层，得到检测结果

    boxes = []    confidences = []    classIDs = []    for output in layerOutputs:        for detection in output:            scores = detection[5:]            classID = np.argmax(scores)            confidence = scores[classID]            if confidence > 0.5:                box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])                (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")                x = int(centerX - (width / 2))                y = int(centerY - (height / 2))                boxes.append([x, y, int(width), int(height)])                confidences.append(float(confidence))                classIDs.append(classID)

首先我们初始化了3个参数，分别是box(对象检测到的坐标), confidence(对象检测到的置信度)ID(对象的ID)

通过遍历所有的输出层，提取置信度大于0.5的对象，并记录每个对象的box、confidence、ID。

代码截图

非最大值抑制

    idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)    if len(idxs) > 0:        for i in idxs.flatten():            (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])            (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])            color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)            text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])            cv2.putText(frame, text, (x, y - 5),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)    cv2.imshow("Image", frame)key = cv2.waitKey(1) & 0xFFif key == ord("q"):break'''    if writer is None:        # initialize our video writer        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")        writer = cv2.VideoWriter("videos/123.avi", fourcc, 30,                                 (frame.shape[1], frame.shape[0]), True)    writer.write(frame)'''vs.release()cv2.destroyAllWindows()

为什么需要非最大抑制，因为YOLO系列对多个临近的对象检测会出3个以上的对象检测框，这些我们只需要提取边框最大，概率最大的那个对象

无最大抑制检测图形

当没有非最大值抑制时，可以看出，神经网络在同一个对象上会有多个框，每个框都带有分类器的得分，这些并不是我们需要的。

使用非最大值抑制来提取最大的检测边框以及得分，并把边框与分类ID以及置信度实时显示到屏幕上，最后，若想退出程序，可以直接输入字母q

代码截图

视频对象检测保存视频

    if writer is None:        # initialize our video writer        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*"MJPG")        writer = cv2.VideoWriter("videos/123.avi", fourcc, 30,                                 (frame.shape[1], frame.shape[0]), True)    writer.write(frame)

当然，这部分代码需要跟前面vs = cv2.VideoCapture('videos/a1.mp4')打开视频配合

当我们进行一段视频检测完成后，我们希望保存检测完成的视频，这里直接使用CV2的VideoWriter写入功能

编码参数：cv2.VideoWriter_fourcc('I','4','2','0')---未压缩的YUV颜色编码，4:2:0色度子采样。兼容性好，但文件较大。文件扩展名.avi。

cv2.VideoWriter_fourcc('P','I','M','1')---MPEG-1编码类型，文件扩展名.avi。

cv2.VideoWriter_fourcc('X','V','I','D')---MPEG-4编码类型，视频大小为平均值，MPEG4所需要的空间是MPEG1或M-JPEG的1/10，它对运动物体可以保证有良好的清晰度，间/时间/画质具有可调性。文件扩展名.avi。

cv2.VideoWriter_fourcc('T','H','E','O')---OGGVorbis，音频压缩格式，有损压缩，类似于MP3等的音乐格式。，兼容性差，件扩展名.ogv。

cv2.VideoWriter_fourcc('F','L','V','1')---FLV是FLASH VIDEO的简称，FLV流媒体格式是一种新的视频格式。文件扩展名为.flv。

这里需要特别注意，选择的视频编码格式与要保存的视频后缀要保持一致，以上编码格式请参考，小编首次运行时，保存的视频是MP4格式，一直报错，通过搜索资料，才发现是由于保存的视频后缀有问题。参数中的30是视频的帧30FPS。