Yolov5基于目标区域（Region of Interest）的检测

前言引入

想必大家在做yolo目标检测的时候很容易会遇上这样的问题，图片中的某个部分其实我并不想去检测里面的物品，它无关紧要…

正如这个转角，我的本意只想检测前方通道的目标，这个转角应该交给另外的摄像头去识别，所以我不希望因为这里出现了一小部分物体，导致整个检测结果受到影响，因此，想要让yolo不检测这一部分区域…

所以为了实现这个功能，我们可以用一个mask覆盖掉这个区域，让yolo在检测的时候，假装“看不到这个区域”，就能成功实现yolo检测忽略这一块内容的目的了；

先演示一下效果，为了更加直观，我用了yolov5给的测试样例图片进行测试，下面是正常情况下，检测zidane.jpg的结果图（这里我使用了yolov5s6.pt模型进行检验）：
可以看到是非常标准的一个识别结果，然后我加上了一个mask掩模图，此图如下：

红色区域就是我想要让yolo去识别的部分，黑色区域则不让yolo进行识别，然后我们来看一下检测结果：

可以看到非常明显，右边的人不再被识别到，而且左边的人的手也因为区域的限制没有被完全选中，证明了我们这个方法的可行性；如果这个演示示例符合你的预期功能，那可以继续往下看hhh

mask图的制作

所以，其实最重要的就是把mask图给制作出来，这里也非常容易，我们只需要安装一个labelme软件即可，在anaconda的环境下执行命令：

#labelme需要pyqt5的支持
pip install pyqt5

pip install labelme==3.16.2

这里指定了labelme的版本，对于之后的大数据处理有用处，但是本文暂时不会介绍，可以百度查看

安装完成之后，我们打开anaconda prompt（如果是linux系统那就打开命令窗口即可，前提是已经安装anaconda）

直接输入命令

然后就会弹出一个窗口

这样就证明我们已经安装完毕，然后我们先做一点准备工作，选择一个文件夹进入，然后在里面新建4个文件夹

然后我们将我们要进行标记掩膜的图片放入到pic中，在labelme选择Open Dir打开，然后选择Create Polygons进行多边形标记

标记完成之后会让你输入标签值，这里我们只是做掩模图而不是数据集，我们直接写上mask即可

然后选择旁边的Save，路径选择到我们刚刚创建的json文件夹中，然后就会发现我们的文件夹中生成了一个json文件

然后就是至关重要的一步，我们要用这个json文件去生成mask图

同样打开命令窗口，然后cd到我们的json文件夹下，然后利用labelme的转换生成mask图：

#windows下(输入后半部分命令即可)
(base) C:\Users\11942>               D:

(base) D:\>                          cd D:\python\labelme_json\json

(base) D:\python\labelme_json\json>  labelme_json_to_dataset zidane.json

#linux下
cd python/json

labelme_json_to_dataset zidane.json

然后我们到json文件夹下，就能看到我们生成了一个zidane.json文件夹，打开之后会有五个文件，其中label.png就是我们需要的mask图了

yolo基于mask的检测

制作好mask图之后，我们要如何把它添加到yolo识别中呢？

我们可以看到mask图中除了红色区域，其他区域的颜色均为黑色，同时我们也知道，黑色的RGB值为0，所以我们可以利用这一点，将我们想要进行检测的图片，根据mask图进行区域变黑，这样yolo就只会“看到”需要检测的区域和黑色区域，就不会对区域外的内容进行检测了

所以现在的目标就是，我们要如何根据mask图进行区域的选择，这里我们可以利用opencv来实现这一点

我们新建一个py文件，放到json文件夹目录下，然后用下面的代码进行转换：

import cv2

image = cv2.imread('label.png')
yuantu = cv2.imread('zidane.jpg')

img2gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)                 #将mask转换为灰度图
ret,mask = cv2.threshold(img2gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY)         #大于0的部分变为白，小于等于0的部分变黑
img1_bg = cv2.bitwise_and(yuantu,yuantu, mask=mask)                #按位与，0直接变黑，原图贴上白色部分不变

cv2.imshow("111", img1_bg)
cv2.waitKey(0)

然后运行代码，可以看到我们输出的图片为：

效果非常明显，除了目标区域其他部分都变黑了，那么如果我们把这张图放到yolo去检测，就可以完美地解决区域检测问题啦！

那么现在就剩下最后一个问题，如何将这部分代码替换到yolov5的检测代码里面去？

（温馨提示：这里的替换方法只针对yolov5的loadimage函数，如果是yolo的其他函数或版本，虽然同理，但是需要自己找到替换的位置）

现在我假设你已经下载好yolov5的检测代码了，如果没有可以访问官网：yolov5_github

然后我们进入到utils/datasets.py这个py文件里面，在开头添加上一段制作mask的代码

###################################################################
#制作mask
image_label = cv2.imread('/home/jr410/yolov5/utils/label/label.png')   #根据自己路径修改mask位置
img2gray = cv2.cvtColor(image_label, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret,mask = cv2.threshold(img2gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY)
###################################################################

然后锁定到大概154行的位置（由于yolo代码在持续迭代，行数可能有略微的出入），找到LoadImages这个类

然后找到def __next__(self)这个函数的位置，我们要处理的部分主要在此

然后我们锁定到这一行（大概在220行左右）

很明显这个时候他已经要对图片进行处理了，我们只需要在他处理之前给他套上mask图，就能够实现我们的检测目的啦！

把上面截图那段代码替换为：

##########################################################
#设置是否添加mask检测，flag=1即为maks检测, 0则不然          #
flag = 1                                                 #
##########################################################
if (flag):
    img = cv2.bitwise_and(img0, img0, mask=mask)
    img = letterbox(img, self.img_size, stride=self.stride)[0]
else:
    # Padded resize
    # 对图片进行resize+pad
    img = letterbox(img0, self.img_size, stride=self.stride)[0]

这样修改完成之后，我们回退到yolo的上一个目录文件夹下，同时运行detect.py文件（记得运行之前要先去官网下载yolov5s.pt权重文件）

python detect.py --source ./data/images/zidane.jpg --weights weights/yolov5s.pt

然后我们就可以得到下面的检测结果

跟官方直接检测的结果进行对比（将flag设置为0即可取消mask检测）：

非常明显地看出右侧的人已经不在我们的识别区域内了！

至此，我们的yolo-mask目标检测就完成啦！

版权声明：本文为CSDN博主「wksgogogo」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45940870/article/details/119647522