task07/eval.py - master - sat1988/MachineVision

task07/eval.py
50 строк2 KB
Oleg Chorakaev
Добавлен 7 пример
26 июл 2025, 16:13
26 июл 2025, 16:130a00484
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np
import os
import tensorflow as tf
# TODO: Допишите импорт библиотек, которые собираетесь использовать


def load_models():
    """
        Функция для загрузки модели.
        Выходные данные: список моделей
    """
    # Пример загрузки модели
    # model = tf.keras.models.load_model('your_model.h5')
    model = tf.keras.models.load_model(os.path.join("files", "model.keras"))
    models = [model]

    return models


def detect_drone(image, models) -> tuple:
    """
        Функция для детектирования дрона на изображении.

        Входные данные: изображение (bgr), прочитано cv2.imread и список моделей,
            переданных из функции load_models
        Выходные данные: кортеж из 4-х чисел (x, y, w, h), где x, y - центр дрона,
            w, h - размеры дрона в пикселях на изображении

        Примеры вывода:
            (400, 300, 100, 100)
    """
    # TODO: Отредактируйте эту функцию по своему усмотрению.
    # Код проверки один раз вызовет функцию load_models.
    # Затем, для каждого теста будет вызывать функцию detect_drone.
    # Все пользовательские функции должны вызываться из вышеперечисленных.
    x = cv2.resize(image, (640, 640))
    x = (x - 127.5) / 127.5
    x = np.expand_dims(x, axis=0)
    predictions = models[0].predict(x)
    pred_bbox = predictions[-1]
    """ Rescale the bbox points. """
    pred_x = int(pred_bbox[0] * image.shape[1])
    pred_y = int(pred_bbox[1] * image.shape[0])
    pred_w = int(pred_bbox[2] * image.shape[1])
    pred_h = int(pred_bbox[3] * image.shape[0])

    result = (pred_x, pred_y,  pred_w, pred_h)
    return result