【faster rcnn 实现via的自动框人】使用detectron2中faster rcnn 算法生成人的坐标，将坐标导入via(VGG Image Annotator)中，实现自动框选出人的区域

╰半橙微兮° 2022-09-03 05:24 76阅读 0赞

# 前言 #

[B站讲解视频][B]  
我的研究生毕业论文方向就是时空行为检测，所以，slowfast和ava是我重点搞的，我的博客主页也有很多这些相关内容。

终于，到了标注数据这一块了，为了更简单的标注数据，我要做的这部分的数据包含大量的人，每张图片有30到40个人，如果要手动框人，再做行为标注，那是非常大的工作量，为了减小工作量，先使用faster rcnn把人的坐标算出来，然后倒入via中，实现算法的自动框人。

# 1 准备 #

## 1.1 detectron2安装及faster rcnn运行 ##

### 1.1.1 detectron2官方网站 ###

*  detectron2[项目地址][Link 1]
 *  detectron2[文档][Link 2]

### 1.1.2 安装步骤 ###

安装：

pip install -U torch torchvision cython
    pip install -U 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore.git' 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
    git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo
    pip install -e detectron2_repo

### 1.1.3 Faster RCNN目标检测 ###

在终端输入：

python3 demo.py --config-file ../configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \
      --input ../img/1.jpg \
      --output ../img/1_1.jpg \
      --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x/137849458/model_final_280758.pkl

### 1.1.4 参考 ###

[【Faster RCNN & detectron2】detectron2实现Faster RCNN目标检测][Faster RCNN _ detectron2_detectron2_Faster RCNN]

## 1.2 via的安装及使用 ##

安装很简单，下载下来后，点开via.html就可以了

下载及使用指南：[via官网][via]

我下载的是2.0的版本，如下  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 2 faster rcnn 算法导出人类候选框为via格式 #

## 2.1 新建python脚本 ##

在目录/detectron2\_repo/demo/下新建一个python脚本，名字为：myvia.py

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
将下面的代码复制到myvia.py中

#Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates.
    import argparse
    import glob
    import multiprocessing as mp
    import os
    import time
    import cv2
    import tqdm
    import os
    
    from detectron2.config import get_cfg
    from detectron2.data.detection_utils import read_image
    from detectron2.utils.logger import setup_logger
    
    from predictor import VisualizationDemo
    
    import csv
    import pandas as pd  #导入pandas包
    import re
    
    # constants
    WINDOW_NAME = "COCO detections"
    
    
    def setup_cfg(args):
        # load config from file and command-line arguments
        cfg = get_cfg()
        # To use demo for Panoptic-DeepLab, please uncomment the following two lines.
        # from detectron2.projects.panoptic_deeplab import add_panoptic_deeplab_config  # noqa
        # add_panoptic_deeplab_config(cfg)
        cfg.merge_from_file(args.config_file)
        cfg.merge_from_list(args.opts)
        # Set score_threshold for builtin models
        cfg.MODEL.RETINANET.SCORE_THRESH_TEST = args.confidence_threshold
        cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = args.confidence_threshold
        cfg.MODEL.PANOPTIC_FPN.COMBINE.INSTANCES_CONFIDENCE_THRESH = args.confidence_threshold
        cfg.freeze()
        return cfg
    
    
    def get_parser():
        parser = argparse.ArgumentParser(description="Detectron2 demo for builtin configs")
        parser.add_argument(
            "--config-file",
            default="configs/quick_schedules/mask_rcnn_R_50_FPN_inference_acc_test.yaml",
            metavar="FILE",
            help="path to config file",
        )
        parser.add_argument("--webcam", action="store_true", help="Take inputs from webcam.")
        parser.add_argument("--video-input", help="Path to video file.")
        parser.add_argument(
            "--input",
            nargs="+",
            help="A list of space separated input images; "
            "or a single glob pattern such as 'directory/*.jpg'",
        )
        parser.add_argument(
            "--output",
            help="A file or directory to save output visualizations. "
            "If not given, will show output in an OpenCV window.",
        )
    
        parser.add_argument(
            "--confidence-threshold",
            type=float,
            default=0.5,
            help="Minimum score for instance predictions to be shown",
        )
        parser.add_argument(
            "--opts",
            help="Modify config options using the command-line 'KEY VALUE' pairs",
            default=[],
            nargs=argparse.REMAINDER,
        )
        return parser
    
    
    if __name__ == "__main__":
        mp.set_start_method("spawn", force=True)
        args = get_parser().parse_args()
        setup_logger(name="fvcore")
        logger = setup_logger()
        logger.info("Arguments: " + str(args))
    
       
        #图片的输入和输出文件夹
        imgOriginalPath = './img/original/'
        imgDetectionPath= './img/detection'
    
        # 读取文件下的图片名字
        for i,j,k in os.walk(imgOriginalPath):
            # k 存储了图片的名字
            #imgInputPaths用于存储图片完整地址
            imgInputPaths = k
            countI=0
            for namek in k:
                #循环将图片的完整地址加入imgInputPaths中
                imgInputPath = imgOriginalPath + namek
                imgInputPaths[countI]=imgInputPath
                countI = countI + 1
            break
            
        #修改args里输入图片的里路径
        args.input = imgInputPaths
        
        #修改args里输出图片的路径
        args.output = imgDetectionPath
        
        cfg = setup_cfg(args)
        demo = VisualizationDemo(cfg)
        
        #创建csv
        csvFile = open("./img/detection.csv", "w+",encoding="gbk") 
        #创建写的对象
        CSVwriter = csv.writer(csvFile)     
        #先写入columns_name 
        #写入列的名称
        CSVwriter.writerow(["filename","file_size","file_attributes","region_count","region_id","region_shape_attributes","region_attributes"])     
        #写入多行用CSVwriter
        #写入多行
        #CSVwriter.writerows([[1,a,b],[2,c,d],[3,d,e]])
        #csvFile.close()
        #https://blog.csdn.net/xz1308579340/article/details/81106310?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-3.control&dist_request_id=&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-3.control
        
        if args.input:
            if len(args.input) == 1:
                args.input = glob.glob(os.path.expanduser(args.input[0]))
                assert args.input, "The input path(s) was not found"
            for path in tqdm.tqdm(args.input, disable=not args.output):
                # use PIL, to be consistent with evaluation
                img = read_image(path, format="BGR")
                start_time = time.time()
                predictions,visualized_output = demo.run_on_image(img)
                
                #只要检测结果是人的目标结果
                mask = predictions["instances"].pred_classes == 0
                pred_boxes = predictions["instances"].pred_boxes.tensor[mask]
                
                #在路径中正则匹配图片的名称
                ImgNameT = re.findall(r'[^\\/:*?"<>|\r\n]+$', path)
                ImgName = ImgNameT[0]
                
                
                #获取图片大小（字节）
                ImgSize = os.path.getsize(path)
                
                #下面的为空(属性不管)
                img_file_attributes="{"+"}"
                
                #每张图片检测出多少人
                img_region_count = len(pred_boxes)
                
                #region_id表示在这张图中，这是第几个人，从0开始数
                region_id = 0
                
                #region_attributes 为空
                img_region_attributes = "{"+"}"
                
                #循环图中检测出的人的坐标，然后做修改，以适应via
                for i in pred_boxes:
                    
                    #将i中的数据类型转化为可以用的数据类型（list）
                    iList = i.cpu().numpy().tolist()
                    
                    #数据取整,并将坐标数据放入到
                    img_region_shape_attributes = {"\"name\"" : "\"rect\"" , "\"x\"" : int(iList[0]) , "\"y\"" : int(iList[1]) ,"\"width\"" : int(iList[2]-iList[0]) , "\"height\"" : int(iList[3]-iList[1]) }
                    
                    #将信息写入csv中
                    CSVwriter.writerow([ImgName,ImgSize,'"{}"',img_region_count,region_id,str(img_region_shape_attributes),'"{}"'])
                    
                    region_id = region_id + 1
                    
                logger.info(
                    "{}: {} in {:.2f}s".format(
                        path,
                        "detected {} instances".format(len(predictions["instances"]))
                        if "instances" in predictions
                        else "finished",
                        time.time() - start_time,
                    )
                )
    
                if args.output:
                    if os.path.isdir(args.output):
                        assert os.path.isdir(args.output), args.output
                        out_filename = os.path.join(args.output, os.path.basename(path))
                    else:
                        assert len(args.input) == 1, "Please specify a directory with args.output"
                        out_filename = args.output
                    visualized_output.save(out_filename)
                else:
                    cv2.namedWindow(WINDOW_NAME, cv2.WINDOW_NORMAL)
                    cv2.imshow(WINDOW_NAME, visualized_output.get_image()[:, :, ::-1])
                    if cv2.waitKey(0) == 27:
                        break  # esc to quit
        
        #关闭csv    
        csvFile.close()

## 2.2 相关文件 ##

### 2.2.1 img ###

在detectron2\_repo/目录下新建img文件，这个文件用来存储输入和输出图片  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

### 2.2.2 original、detection、detection.csv ###

在img文件夹下创建original、detection、detection.csv

original用于存放输入的图片  
detection用于存放检测后的图片  
detection.csv是faster rcnn算法计算出来的人的坐标数据，然后转换为via可是别的csv文档  
![在这里插入图片描述][2021040116343851.png]

## 2.3 图片上传 ##

在original文件夹中上传图片，注意顺序，这个顺序要和后面via图片顺序一致  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

## 2.4 运行 ##

准备好上面的后，在终端进入/detectron2\_repo的目录，输入下面的命令：

python3 ./demo/myvia.py --config-file configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml  --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x/137849458/model_final_280758.pkl

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

## 2.5 查看detection.csv ##

接下来查看csv文件，结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

# 3 via自动标注 #

## 3.1 进入via ##

首先进入到via的界面

下图是从从官网下载的2.0版本的via，点开via.html  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]  
下图是进入via后的样子  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]

## 3.2 导入图片 ##

点击下图显示的 Add Files  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]

选择多个图片

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 10]

导入图片后的样子  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 11]

## 3.4 修改detection.csv ##

使用notpad++（其它编译器也可以）打开detection.csv，如下图

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 12]  
使用替换功能，把全文的单引号全部删除（我使用替换功能，把 ’ 替换为 空），如下图所示  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 13]

## 3.3 导入detection.csv ##

在Annotation中选择 Import Annotations (from csv)，在这里把detection.csv添加  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 14]  
导入csv后，就应该出现如下结果：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 15]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
这些人就被自动框出来了。

[B]: https://www.bilibili.com/video/BV1UV411n7EY
[Link 1]: https://github.com/facebookresearch/detectron2
[Link 2]: https://detectron2.readthedocs.io/en/latest/index.html
[Faster RCNN _ detectron2_detectron2_Faster RCNN]: https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/113813923
[via]: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220829/0c4aab03d8eb46d5923c54e33aa497a3.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220829/3467a5dd91a747398bd4b99f7600ad87.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20220829/508bdb459f684b35899cbda86be9805c.png
[2021040116343851.png]: /images/20220829/8ded4d3555a24a73a64a5b5a5dea87a2.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20220829/d20aaec096444709b249efa80f5077ac.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20220829/79c9344e9eea4a3aa2380f0abf6c396a.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20220829/5ce8bb5ef7244649af062218eb887614.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]: /images/20220829/33fdac4440c44d2086325e2628f2416d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1doaWZmZVlG_size_16_color_FFFFFF_t_70 7]: /images/20220829/c6d4add7ac8b43b1aa9ae930df263e02.png
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