cv2.dnn.readNet()로 이미지 처리하기
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1. readNet()
readNet() 함수는 전달된 framework 문자열, 또는 model과 config 파일 이름 확장자를 분석하여 내부에서 해당 프레임워크에 맞는 readNetFromXXX() 형태의 함수를 다시 호출해준다.
모델 확장자에 따라 호출하는 함수가 다르다.
.caffemodel -> readNetFromCaffe()
.pb -> readNetFromTensorflow()
readNetFromTorch(), readNetFromDarknet(), readNetFromModelOptimizer(), readNetFromONNX()
model_path = './opencv_face_detector_uint8.pb'
config_path = './opencv_face_detector.pbtxt'
Net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow(model_path, config_path)하지만 OpenCV 4.0.0 부터는 확장자 상관없이 readNet()을 사용하는 것이 좋다.
bool Net::emtpy() const;
# 네트워크가 비어있다면 True 를 준다.
# python에서 이런식으로 쓸 수도 있다.
if net.emtpy():
print('Not Network')
sys.exit()2. blobFromImage()
Net에 입력되는 데이터는 blob 형식으로 변경 해줘야 한다.
blob: opencv에서 Mat타입의 4차원(4D Tensor: NCHW) 행렬
N: 영상 개수
C: 채널 개수
H: 영상 세로
W: 영상 가로
blobFromImages(): 이미지가 두개 이상인 경우 사용
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame,(300, 300)),
1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))3. setInput()
Net에 blob 형태의 데이터 넣어주는 함수
Net.setInput(blob)4. forward()
Net을 실행 시켜줌(순방향)
prob = Net.forward()결국 만들어지는 형태
model_path = './opencv_face_detector_uint8.pb'
config_path = './opencv_face_detector.pbtxt'
# 모델 불러오기
Net = cv2.dnn.readNet(model_path, config_path)
# 이미지 blob으로 설정
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(frame,(300, 300)),
1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
# Net에 blob 데이터 넣어주기
Net.setInput(blob)
# Net 순방향 실행시키기
prob = Net.forward()