En el siguiente repo se mostrara como realizar el conteo de objetos detectados en imagenes haciendo uso de Yolov3
Por lo general cuando necesitamos hacer conteo de objetos detectados en un lote de imagenes nos damos cuenta que no es tan sencillo como parece y ni hablar de conteo en videos , por tal motivo se creo este repo para abordar el conteo en imagenes.
Inicialmente cuando realizamos el siguiente comando para obtener las predicciones de una imagen con yolov3 :
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights /PATH/image.jpg
Obtenemos la siguiente pantalla :
Finalmente lo que vamos a hacer es tomar cada una de las detecciones en cada imagen y extraer esos datos para crear un Dataframe que contenga tanto el conteo total de objetos como el conteo por clases en cada imagen.
- Ir al siguiente tutorial --- >>> https://github.com/alexbonella/Counting_Yolov3/blob/master/YOLO_POR_LOTES_Tutorial.ipynb
Detecciones en imagen 7.working-lunch.jpg en el Dataframe
Para este paso ya debemos tener nuestro archivo txt ya creado en el paso anterior y luego editamos la linea que corresponde al nombre del archivo en el Counting_Objects_Images.py , finalmente ejecutamos:
python Counting_Objects_Images.py
Y como podemos observar ya tenemos nuestro Dataframe con nuestro conteo por imagen
