[英]Passing a structre from Python to C++ OR passing a numpy array instead of file address to Yolo
我正在尝试将内存中的图像传递给Yolo,而不是文件地址。
在源代码中,它使用openCV读取图像。 由于openCV返回c格式的mat格式,因此它将使用mat_to_image(mat im)
函数将mat格式转换为图像格式。 但是python中的opencv使用numpy.ndarray
所以我不能使用mat_to_image()
。
所以我尝试按照我们在此处的作者代码将numpy数组自己放入图像格式:
class IMAGE(ctypes.Structure):
_fields_ = [("w", ctypes.c_int),
("h", ctypes.c_int),
("c", ctypes.c_int),
("data", ctypes.POINTER(ctypes.c_float))]
这是我所拥有的:
import darknet as dn
im = cv2.imdecode(in-memory_bytelike_object, cv2.IMREAD_COLOR)
h,w,c = im.shape
my_image = IMAGE()
my_image.w = ctypes.c_int(w)
my_image.h = ctypes.c_int(h)
my_image.c = ctypes.c_int(c)
my_image.data = im.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_float))
print(dn.detect(net, meta, my_image))
我还以这种方式更改了detect
功能:
def detect(net, meta, image, thresh=.5, hier_thresh=.5, nms=.45):
# im = load_image(image, 0, 0) //image_address->mat (using cv2)-> image (using mat_to_image) and return image
im = image
...
但是当我运行它时,出现此错误:
ArgumentError: argument 2: <class 'TypeError'>: expected IMAGE instance instead of IMAGE
我想问题是我没有以正确的方式传递数据结构,但我不确定。
我阅读了一些其他有关在Python和C ++之间传递数据结构的答案,但我认为应该有一个更简单的解决方案。
好吧,我设法做到了:
这是将numpy数组转换为图像格式的方法:
import darknet as dn
def array_to_image(arr):
arr = arr.transpose(2,0,1)
c = arr.shape[0]
h = arr.shape[1]
w = arr.shape[2]
arr = (arr/255.0).flatten()
data = dn.c_array(dn.c_float, arr)
im = dn.IMAGE(w,h,c,data)
return im
使用问题中提到的detect
功能的修改版本。
所以它是这样的:
im = cv2.imdecode(in-memory_bytelike_object, cv2.IMREAD_COLOR)
im = array_to_image(arr)
dn.rgbgr_image(im)
print(dn.detect(net, meta, im))
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