YOLOv5实现扑克牌点数识别，超详细教程，小白也能学会！

2023-04-16 19:59:52

简介

计算机视觉在各个领域蓬勃发展，如游戏、安全和交通等。其中，目标检测是计算机视觉中的一个关键技术，而 YOLOv5 作为一款性能优越的目标检测算法，已成为业界标杆。本教程旨在为初学者提供一个全面的指南，从数据标注到模型训练，一步步教你用 YOLOv5 实现扑克牌点数识别。

数据标注

扑克牌点数识别需要高质量的数据集。你可以从网上下载现成的扑克牌数据集，或自己收集并标注数据。

如果你选择自己收集数据，推荐使用 LabelImg 工具。

LabelImg 是一款开源图像标注工具，简单易用，非常适合初学者。

归一化处理

数据标注完成后，需要对数据进行归一化处理。这一步可以缩小数据的取值范围，提高模型的训练速度和准确率。

模型训练

数据归一化完成后，就可以开始训练模型了。YOLOv5 的训练过程分为两个阶段：

1. 预训练

在 COCO 数据集上预训练模型，以获取模型的基本参数。

2. 微调

在扑克牌数据集上微调模型，以使模型能够识别扑克牌点数。

在训练模型时，以下几点需要注意：

训练数据量：数据量越大，模型准确率越高。
训练次数：训练次数越多，模型准确率越高。
学习率：学习率太大会导致模型不稳定，太小会减缓收敛速度。
正则化：正则化可以防止模型过拟合，提高泛化能力。

detect.py 的重写

训练完成后，我们需要重写 detect.py 文件，以便输出扑克牌点数识别结果。

在 detect.py 文件中，添加以下代码：

import cv2

# 加载模型
model = torch.load("best.pt")

# 设置输入图像尺寸
input_size = (416, 416)

# 预处理输入图像
def preprocess_image(image):
    image = cv2.resize(image, input_size)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    image = image.astype(np.float32)
    image /= 255.0

# 推理
def detect(image):
    # 预处理输入图像
    preprocessed_image = preprocess_image(image)

    # 模型推理
    outputs = model(preprocessed_image.unsqueeze(0))

    # 后处理输出结果
    postprocessed_outputs = non_max_suppression(outputs, 0.5, 0.4)

    # 绘制识别结果
    for output in postprocessed_outputs:
        xmin, ymin, xmax, ymax, conf, cls = output

        cv2.rectangle(image, (int(xmin), int(ymin)), (int(xmax), int(ymax)), (0, 255, 0), 2)

        label = f"{cls}: {conf:.2f}"
        cv2.putText(image, label, (int(xmin), int(ymin - 10)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    return image

# 从文件中读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 推理
detected_image = detect(image)

# 保存识别结果
cv2.imwrite("detected_image.jpg", detected_image)