OpenCV masterで dnn のサンプル (Darknet Yolo v2) を試してみた。 その2 (I tried Darknet Yolo v2 sample with OpenCV master. part 2)

yolo2 の実行結果

はじめに

最新のOpenCVのマスターにDarknet Yolo v2がマージされたので試してみた。
昨日は、付属のdogの画像を試してみた。今回は手持ちの電気機関車の画像で試してみた。

オリジナルのYolo2の記事はここ

実行

./yolo_object_detection -cfg=yolo.cfg -model=yolo.weights -image=train1.png -min_confidence=0.24

結果

下記はコンソールの出力である
注：クラスIDのあとのクラス名は手動で追記したものである。

Class: 6 (train)
Confidence: 0.696404
 103.023 146.634 222.658 213.241

Class: 6 (train)
Confidence: 0.838492
 189.994 33.6445 604.202 362.722

Class: 7 (truck)
Confidence: 0.251813
 594.013 162.351 671.968 223.86

Class: 2 (car)
Confidence: 0.579142
 611.289 183.193 687.641 268.964

Class: 2 (car)
Confidence: 0.527116
 654.074 187.276 764.84 275.665

Class: 2 (car)
Confidence: 0.373341
 717.057 192.397 790.009 303.311

オリジナルのDarknetでは、領域とクラス名が画像に重ねて描画されたためわかりやすいが、
OpenCVのサンプルでは領域しか描画されないので、結果が正しいかの判断がつきにくい

コンソールにクラスIDと信頼度、それと、信頼度の下に４つの数字が出力される。
４つの数字は、それぞれ、左上X,左上y、右下x、右下yの座標である
（ソースでは、xLeftBottom, yLeftBottom, xRightTop, yRightTop の変数が使用されているが間違いと思う）

クラス名への変換：

クラスIDに１を加算した値と

https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names
のファイルの記載されているIDの値が等しいものである。

以上