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Python
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import cv2
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from tensorflow.keras.models import load_model
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import numpy as np
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# Charger le modèle sauvegardé
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model = load_model("server-ia/data/modeles/RoadSign/modele_signaux_routiers.h5")
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# Fonction pour charger les noms de classe à partir d'un fichier
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def load_class_names(file_path):
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with open(file_path, 'r') as file:
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class_names = [line.strip() for line in file.readlines()]
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return class_names
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# Définir le chemin du fichier contenant les noms de classe
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class_names_file = "server-ia/data/modeles/RoadSign/class_names.txt"
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# Charger les noms de classe à partir du fichier
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class_names = load_class_names(class_names_file)
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# Fonction pour détecter les panneaux de signalisation dans une image
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def detect_sign(image):
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# Prétraiter l'image
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preprocessed_img = preprocess_image(image)
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# Faire une prédiction avec le modèle
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predictions = model.predict(preprocessed_img)
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# Obtenir l'indice de la classe prédite
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predicted_class_index = np.argmax(predictions)
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# Récupérer le nom de la classe prédite
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predicted_class_name = class_names[predicted_class_index]
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return predicted_class_name
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# Fonction pour prétraiter l'image
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def preprocess_image(image):
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# Mettre à l'échelle l'image aux dimensions attendues par le modèle
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scaled_image = cv2.resize(image, (224, 224))
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scaled_image = scaled_image.astype("float") / 255.0
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# Ajouter une dimension pour correspondre à la forme d'entrée du modèle
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preprocessed_img = np.expand_dims(scaled_image, axis=0)
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return preprocessed_img
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# Définir la source vidéo ou la caméra
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# Pour une vidéo
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video_path = "server-ia/data/videos/autoroute.mp4"
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cap = cv2.VideoCapture(video_path)
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# Pour la caméra
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# cap = cv2.VideoCapture(0)
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# Boucle pour lire les images de la vidéo ou de la caméra
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while cap.isOpened():
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ret, frame = cap.read()
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if not ret:
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break
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# Détecter les panneaux de signalisation dans l'image
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predicted_class_name = detect_sign(frame)
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# Afficher le résultat sur l'image
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cv2.putText(frame, predicted_class_name, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
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# Afficher l'image
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cv2.imshow('Frame', frame)
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# Attendre la touche 'q' pour quitter
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if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
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break
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# Libérer la capture et fermer les fenêtres
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cap.release()
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cv2.destroyAllWindows()
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