如何将darknet YOLOv4视频的输出保存为每帧的txt文件？

Question

我正在使用darknet检测自定义数据集上带有YOLOv4的对象。对于我使用的视频检测：

./darknet detector demo data/obj.data yolo-obj.cfg yolo-obj_best.weights -ext_output video.mp4 -out-filename video_results.mp4

这将为我的视频提供为每次检测打印的边界框。但是，我想创建一个.txt（或.csv）文件，其中包含预测的每个帧编号

我确实找到了this answer，但这会在json文件中提供输出，我需要一个.txt或.csv文件。我不太熟悉C，所以我发现很难将这个答案修改成我需要的格式

Answer 1

我遵循Rafael的建议，编写了一些代码，将JSON转换为cvs。我会把它放在这里，以防有人想用。这适用于分析视频的情况，因此每个“图像”都是视频中的一帧

import json
import csv

# with and height of the video
WIDTH = 1920
HEIGHT = 1080


with open('~/detection_results.json', encoding='latin-1') as json_file:
    data = json.load(json_file)
    
# open csv file
csv_file_to_make = open('~/detection_results.csv', 'w', newline='\n')

csv_file = csv.writer(csv_file_to_make)

# write the header 
# NB x and y values are relative
csv_file.writerow(['Frame ID',
                   'class',
                   'x_center',
                   'y_center',
                   'bb_width',
                   'bb_heigth',
                   'confidence'])


for frame in data:
    frame_id = frame['frame_id']
    instrument = ""
    center_x = ""
    center_y = ""
    bb_width = ""
    bb_height = ""
    confidence = ""

    if frame['objects'] == []:
        csv_file.writerow([frame_id,
                              class,
                              center_x,
                              center_y,
                              bb_width,
                              bb_height,
                              confidence
                               ])
    else:
        for single_detection in frame['objects']:
            instrument = single_detection['name']
            center_x = WIDTH*single_detection['relative_coordinates']['center_x']
            center_y = HEIGHT*single_detection['relative_coordinates']['center_y']
            bb_width = WIDTH*single_detection['relative_coordinates']['width']
            bb_height = HEIGHT*single_detection['relative_coordinates']['height']
            confidence = single_detection['confidence']
        
            csv_file.writerow([frame_id,
                              class,
                              center_x,
                              center_y,
                              bb_width,
                              bb_height,
                              confidence
                               ])
    
csv_file_to_make.close()

希望这有帮助！如果您看到优化此代码的解决方案，当然也欢迎：）

Answer 2

关于如何使用命令行，特别是如何将结果保存为.txt格式，已经有一个解释，链接：

https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-on-the-command-line

为了节省时间，我将提供可能有用的要点：

• 要处理图像数据列表/train.txt并将检测结果保存到result.txt，请使用：
• darknet.exe探测器测试cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights-不显示-外部输出<；data/train.txt>；result.txt

可能会迟到，但可能对其他人有帮助