将预测保存到 json 或 txt 文件，并将输出视频文件保存在 yolov3 对象检测中 - Google colab答案

【问题标题】：Save prediction to json or txt file and also save output video file in yolov3 object detection - Google colab将预测保存到 json 或 txt 文件，并将输出视频文件保存在 yolov3 对象检测中 - Google colab
【发布时间】：2020-11-20 00:29:58
【问题描述】：

https://github.com/AlexeyAB/darknet/ 上的对象检测工作正常，输出保存到.avi 文件。我还想将预测保存到json 或txt 文件中。

这是我运行的代码：

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -dont_show test_vid.mp4 -i 0 -out result.json -out_filename output.avi -ext_output -dont_show

但只有视频输出被保存。我希望预测也保存到json 或txt 文件中。我在这里做错了什么？还有其他方法吗？

我是计算机视觉的新手，需要一些帮助。谢谢

【问题讨论】：

标签： python opencv google-colaboratory yolo

【解决方案1】：

看这里demo的函数定义：

void demo(char *cfgfile, char *weightfile, float thresh, float hier_thresh, int cam_index, const char *filename, char **names, int classes, int avgframes,
    int frame_skip, char *prefix, char *out_filename, int mjpeg_port, int dontdraw_bbox, int json_port, int dont_show, int ext_output, int letter_box_in, int time_limit_sec, char *http_post_host,
    int benchmark, int benchmark_layers)

它没有名为-out 的参数。

如果您想使用演示，使用现有代码，您有两种选择：

将结果保存到视频文件：-out_filename res.avi
使用您的软件或 Web 浏览器通过网络在线获取结果：-json_port 8070 -mjpeg_port 8090

现有代码 -out 仅与 detector test 一起提供。来自this函数定义：

void test_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, char *filename, float thresh,
    float hier_thresh, int dont_show, int ext_output, int save_labels, char *outfile, int letter_box, int benchmark_layers)

处理图像列表data/train.txt并将检测结果保存到result.json文件：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output -dont_show -out result.json < data/train.txt

请注意，这是为了对一组输入图像进行检测并将结果保存到json。

检查here 以获取所有可能的命令以及标志和参数，它们的用法已得到很好的解释。

如果您想对输入视频进行检测并将预测保存为json，您有两种选择：

使用 opencv 将视频转换为一组输入图像并使用以下命令：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -ext_output -dont_show -out result.json < data/train.txt

更改代码以在演示中包含-out 功能：

您需要在demo.h、yolo.c、detector.c、demo.c - 1 和demo.c - 2 的演示函数中包含此参数：

 `char *outfile`

将以下代码sn-p添加到demo.c:

FILE* json_file = NULL;
if (outfile) {
    json_file = fopen(outfile, "wb");
    if(!json_file) {
      error("fopen failed");
    }
    char *tmp = "[\n";
    fwrite(tmp, sizeof(char), strlen(tmp), json_file);
}

添加这个sn-p here:

    if (json_file) {
        if (json_buf) {
            char *tmp = ", \n";
            fwrite(tmp, sizeof(char), strlen(tmp), json_file);
        }
        ++json_image_id;
        json_buf = detection_to_json(dets, nboxes, l.classes, names, json_image_id, input);

        fwrite(json_buf, sizeof(char), strlen(json_buf), json_file);
        free(json_buf);
    }

关闭json文件here：

 if (json_file) {
        char *tmp = "\n]";
        fwrite(tmp, sizeof(char), strlen(tmp), json_file);
        fclose(json_file);
    }

【讨论】：

您能告诉我应该在 demo.c 中的何处添加此代码吗？在演示函数里面？ if (outfile) { json_file = fopen(outfile, "wb"); if(!json_file) { error("fopen failed"); } char *tmp = "[\n"; fwrite(tmp, sizeof(char), strlen(tmp), json_file); }
@SaranRaj 你可以添加它here。
@VenkateshWadawadagi 我也做了同样的事情，但遇到了很多错误。错误，例如：“函数调用中的参数太少”、“标识符 'json_buf' 无法识别”等等。

【解决方案2】：

如果您在命令中添加 >result.txt，它将保存所有结果。它对我有用。我在colab上训练yolov4，演示函数的所有显示信息都保存到文件result.txt中

【讨论】：