检测图中物体的真实长度

Question

如何才能识别出图片中物体的真实长度？求指导基于yolo系列操作

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

检测图中物体的真实长度

你希望在 YOLO 基础上进行物体识别和长度测量。你可以使用以下步骤实现：

1. 物体识别：使用 YOLO 模型进行物体识别，在图像中检测出目标物体的位置和类别（例如车辆、人等）。
2. 物体定位：获得物体的顶点坐标，确定物体的边界框（bounding box）。
3. 尺寸估计：使用定位的边界框和图像的像素尺寸进行尺寸估计，例如车辆的大小或人体的高度。
4. 图像配准：将图像进行标准化处理（例如缩放）以获得标准的尺寸单位。

以下是基于 YOLO 的 Python 代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 加载 YOLO 模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载图像
img = cv2.imread("test.jpg")

# 进行 YOLO 模型预测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255, (416, 416), (0,0,0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

# 提取物体信息
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5 and class_id == 0:  #Vehicle
            # 提取物体位置和尺寸
            center_x = int(detection[0] * img.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * img.shape[0])
            w = int(detection[2] * img.shape[1])
            h = int(detection[3] * img.shape[0])
            # 计算物体的真实长度
            length = w * 10 / h  # 根据经验值，车宽于车高
            boxes.append([center_x, center_y, w, h])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

注意：此示例仅用于汽车物体检测

你需要在 YOLO 模型的预测过程中添加物体的真实长度估计的逻辑，并根据具体的物体和场景进行调整。