Android使用百度大脑EasyDL识别交通标志物

比赛因为疫情凉了，没事干写写文章吧
视频效果：https://www.bilibili.com/video/BV1qU4y157dV
啥也不说先上图片看效果

项目介绍：Android端从摄像头中获取的含有交通标志物图片进行识别。
交通标志物包括：直行、掉头、左转、右转、禁止通行、禁止直行

项目实现步骤：
1、准备图片每种标志物的图片120张就足够
2、通过EasyDL物体检测去训练图片
3、训练完后EasyDL可以下载一个对应的应用例程
4、将应用例程迁移到自己的程序里面

步骤一
如何获取图片呢?
可以通过摄像头录到的视频来一帧一帧的把图片给提取出来。
python+opencv来实现。
直接上代码：

import cv2
cap=cv2.VideoCapture("turnright (11).avi")#输入视频
isOpened=cap.isOpened
i=0
while(isOpened):if i==10:breakelse:i=i+1(flag,frame)=cap.read()fileName='turnright'+str(i)+'.jpg'#照片名字print(fileName)if flag==True:cv2.imwrite(fileName,frame,[cv2.IMWRITE_JPEG_CHROMA_QUALITY,100])#输出照片

上面代码自行测试调试理解

步骤二
百度大脑训练图片，网站操作视频来训练图片
https://ai.baidu.com/easydl/vision/
训练完成后

步骤三
下载训练好的SDK
通过官方文档调试

步骤四
阅读API文档移植到自己的程序里面
只需要从例程中移植出TestInferDetectionTask类

/*** 通用arm 物体检测*/
public class TestInferDetectionTask{private static final int NUM_OF_RUNS = 1;private static final int NUM_OF_API_CALLS = 1;private static final float CONFIDENCE = 0.5f;private static final String TAG = "TestInferDetectionTask";private static final String SERIAL_NUM = "BC57-01EC-32B2-BF02";public static Rect rect=null;public static String TrafficFlag() {String resString = null;try {for (int i = 0; i < NUM_OF_RUNS; i++) {/* 以下逻辑请放在同一个线程里执行，比如使用ThreadHandler *//* 1. 准备配置类，初始化Manager类。可以在onCreate或onResume中触发，请在非UI线程里调用 */InferConfig config = new InferConfig(XcApplication.getContext().getAssets(), "infer");InferManager manager = new InferManager(XcApplication.getContext(), config, SERIAL_NUM);/* 2.1 准备图片，作为Bitmap输入 */InputStream is = XcApplication.getApp().getAssets().open("test.jpg");Bitmap image = BitmapFactory.decodeStream(is);is.close();/* 2.2 推理图片及解析结果 */List<DetectionResultModel> models_results = null;String resStr = "";for (int j = 0; j < NUM_OF_API_CALLS; j++) {//                    models_results = manager.detect(image, CONFIDENCE);models_results = manager.detect(MainActivity.bitmap, CONFIDENCE);// 在模型销毁前可以不断调用。但是不支持多线程。// 解析结果if (models_results != null) {if (models_results.size() > 0) {resStr += models_results.get(0).getLabel() + ", " + models_results.get(0).getConfidence();resString = models_results.get(0).getLabel();}}Log.e(TAG, "识别结果: " + resStr);Log.e(TAG, "识别结果: " + resString);rect=models_results.get(0).getBounds();Log.e(TAG, "外包围矩形："+rect);Log.e(TAG, "外包围矩形上："+models_results.get(0).getBounds().top);Log.e(TAG, "外包围矩形左："+models_results.get(0).getBounds().left);Log.e(TAG, "外包围矩形右："+models_results.get(0).getBounds().right);Log.e(TAG, "外包围矩形下："+models_results.get(0).getBounds().bottom);Log.e(TAG, "外包围矩形宽："+models_results.get(0).getBounds().width());Log.e(TAG, "外包围矩形高："+models_results.get(0).getBounds().height());}/* 3. 销毁模型。可以在onDestroy或onPause中触发，请在非UI线程里调用 */manager.destroy();}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();Log.e(TAG, "错误: ");}return resString;}//识别结果转换//直行0x01 左转0x02  右转0x03  掉头0x04  禁止直行0x05  禁止通行0x06public static int trafficFlag(String res){int which=1;if (res!=null){if (res.equals("go_straight")){Log.e(TAG, "识别直行");which=1;}else if (res.equals("turn_left")){Log.e(TAG, "识别左转");which=2;} else if (res.equals("turn_right")){Log.e(TAG, "识别右转");which=3;}else if (res.equals("turn_around")){Log.e(TAG, "识别掉头");which=4;}else if (res.equals("no_straight")){Log.e(TAG, "识别禁止直行");which=5;}else if (res.equals("no_turn")){Log.e(TAG, "识别禁止通行");which=6;}}return which;}
}

这期间肯定会遇到各种各样的问题，但是你只能查官方文档和google或百度，不断地遇到问题不断地解决问题。你我之间都是从零开始。

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