Windows10+Python+Yolov8+ONNX图片缺陷识别，并在原图中标记缺陷，有onnx模型则无需配置，无需训练。_could not open file yolov8l.onnx

目录

一、训练自己数据集的YOLOv8模型 

1.博主电脑配置

2.深度学习GPU环境配置

 3.yolov8深度学习环境准备

4.准备数据集

二、Python+Onnx模型进行图像缺陷检测，并在原图中标注

1、模型转换

2、查看模型结构

3、修改输入图片的尺寸

4、 图像数据归一化

5、模型推理

6、推理结果筛选

7、像素还原

8、筛选重叠面积

9、标记缺陷

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一、训练自己数据集的YOLOv8模型 

如果已经有了自己数据集的onnx模型或pt模型，则可以直接跳到二。

1.博主电脑配置

NVIDIA GeForce RTX 3060 12G

Intel(R) Xeon(R) E5-2670 v2 2.50GHz

DDR3 16G

2.深度学习GPU环境配置

python3.9.16+cuda11.1+pytorch1.9.0+torchvision0.10.0+Anaconda3

 打开Anaconda Prompt

conda create --name 环境名字(字母组成) python=3.9.16

activate 你环境的名字

pip install ultralytics
conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0

 3.yolov8深度学习环境准备

到这个网站下载yolov8模型，并解压，尽量放在不含中文路径的文件夹内，解压后是ultralytics-main文件夹。然后我们再Anaconda内cd进这个文件夹

cd C:\Users\SlowS\Desktop\ultralytics-main(你电脑上ultralytics-main的路径)
pip install -r requirements.txt

4.准备数据集

 在主目录ultralytics-main下创建my_data文件夹，在my_data文件夹内创建Annotations、images、ImageSets、labels这几个文件夹。这几个文件夹名字不能更改！！！

通过python下载labelimg，并开始标注数据集

 然后参考博客来划分数据集，并进行训练。(2条消息) YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境搭建/数据准备/模型训练/预测/验证/导出等_Zhijun.li@Studio的博客-CSDN博客

二、Python+Onnx模型进行图像缺陷检测，并在原图中标注

1、模型转换

通过训练得到的模型是pt文件，我们需要转换为onnx文件

from ultralytics import YOLO
 
# 加载模型
model = YOLO("models\\best.pt")
 
# 转换模型
model.export(format="onnx")

2、查看模型结构

通过以下网站来查看onnx模型结构

best.onnx (netron.app)

 

 可以得到，输入图片的尺寸要求为3*640*640，输出结果为float32的n*8400二维数组，n为数据集缺陷种类的数量

3、修改输入图片的尺寸

为防止图片畸变，所以需要将图片修改为如下形状

import onnxruntime
import numpy as np
import tkinter
from tkinter import filedialog
import random
import cv2
 
# 弹出文件选择框，让用户选择要打开的图片
filepath = tkinter.filedialog.askopenfilename()
# 如果用户选择了一个文件，则加载该文件并显示
if filepath != '':
    # 读取图片
    image = cv2.imread(filepath)
    # 获取图像尺寸
    h, w = image.shape[:2]
    # 将BGR图像转换为RGB图像
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    # 尺寸变换
    if h > w:
        img = cv2.resize(image, (int(w / h * 640) , 640))
    else:
        img = cv2.resize(image, (640 , int(h / w * 640)))
 
    # 创建单色背景图像
    background = np.zeros((640, 640, 3), np.uint8)
    background[:] = (255, 0, 0)  
    # 将图像居中放置
    x_offset = (640 - img.shape[1]) // 2
    y_offset = (640 - img.shape[0]) // 2
    background[y_offset:y_offset+img.shape[0], x_offset:x_offset+img.shape[1]] = img
    
    # 显示图片
    cv2.imshow('Result', background)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

4、 图像数据归一化

为了方便深度学习模型对图片数据进行推理，需要对读入图片进行归一化处理

# 将像素值转换为浮点数，并将其归一化到0~1之间
img = image.astype(np.float32) / 255.0   
    
# 将图像从HWC格式转换为CHW格式
img = np.transpose(img, (2, 0, 1))
# 将图像从CHW格式转换为NCHW格式，批次大小为1
img = np.expand_dims(img, axis=0)

5、模型推理

将修改好的图像数据，用onnx模型推理工具进行推理，得到n*8400二维数组的推理结果，n为数据集缺陷种类的数量

# onnx测试
session = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)
inputs = {session.get_inputs()[0].name: image}
logits = session.run(None, inputs)[0]
 
# 将输出转换为二维数组
# 将(1, 9, 8400)的形状转换为(9, 8400)的形状
output = logits.reshape((9, -1))
# 将二维数组转置为(8400, 9)的形状
output = output.transpose((1, 0))

6、推理结果筛选

9*8400二维数组转成8400*9方便处理，9列数据分别表示了检测框的中心x坐标、y坐标、宽度、高度、每个缺陷的置信系数

 需要筛选出缺陷置信系数大于阈值的检测框

# 缺陷位置和缺陷置信系数
selected = np.zeros((0, 9))
# 缺陷置信系数
Thresh = np.zeros((0, 1))
# 缺陷类型
typ = np.zeros((0, 1), dtype=int)
 
i = 0
# 循环遍历每一行,筛选大于阈值的缺陷
for n in range(num.shape[0]):
    # 如果第4~8列中有大于阈值的元素
    if np.any(num[n, 4:] > threshold):
        # 将这一行添加到selected数组中
        selected = np.vstack((selected, num[n]))
 
        # 如果第4列大于阈值
        if selected[i, 4] == max(selected[i, 4:]):
            # 将type数组第i个元素赋值为缺陷类型0
            typ = np.vstack((typ, 0))
            # 将Thresh数组第i个元素赋值为缺陷类型0的阈值
            Thresh = np.vstack((Thresh, selected[i, 4]))
        elif selected[i, 5] == max(selected[i, 4:]):
            typ = np.vstack((typ, 1))
            Thresh = np.vstack((Thresh, selected[i, 5]))
        elif selected[i, 6] == max(selected[i, 4:]):
            typ = np.vstack((typ, 2))
            Thresh = np.vstack((Thresh, selected[i, 6]))
        elif selected[i, 7] == max(selected[i, 4:]):
            typ = np.vstack((typ, 3))
            Thresh = np.vstack((Thresh, selected[i, 7]))
        elif selected[i, 8] == max(selected[i, 4:]):
            typ = np.vstack((typ, 4))
            Thresh = np.vstack((Thresh, selected[i, 8]))
        i = i + 1

7、像素还原

将筛选结果还原成原图像素点坐标

# 获取selected数组的第0、1、2和3列，分别对应缺陷中心x，y坐标，宽度，高度
x_center = select[:, 0]
y_center = select[:, 1]
width = select[:, 2]
height = select[:, 3]
 
# 计算左上角坐标
x_min = x_center - width / 2
y_min = y_center - height / 2
 
# 创建bbox数组，将左上角坐标和宽度、高度存储进去
bbox = np.zeros((select.shape[0], 6))
bbox[:, 0] = x_min
bbox[:, 1] = y_min
bbox[:, 2] = width
bbox[:, 3] = height
# 将type数组和Thresh数组分别添加到bbox数组的第4列和第5列
bbox[:, 4] = typ
bbox[:, 5] = thresh
# 图像比例恢复
if h > w:
    bbox[:, :4] *= (h/640)
    bbox[:, 0] -= (h/2-w/2)
else:
    bbox[:, :4] *= (w/640)
    bbox[:, 1] -= (w/2-h/2)
 
# 将二维数组转换为二维列表
my_list = [list(row) for row in bbox]
# 将 0~4 列转换为 int 型，5 列转换为 float 型
for i in range(len(my_list)):
    for j in range(len(my_list[i])):
        if j < 5:
            my_list[i][j] = int(my_list[i][j])
        else:
            my_list[i][j] = float(my_list[i][j])

8、筛选重叠面积

根据阈值去除同一缺陷种类的重复检测框

i = 0
bbox = sorted(bbox, key=lambda x: x[3])
while i < (len(bbox) - 1):
    if bbox[i][4] == bbox[i + 1][4]:
        # 计算两个框之间的重叠面积
        x1 = max(bbox[i][0], bbox[i + 1][0])
        y1 = max(bbox[i][1], bbox[i + 1][1])
        x2 = min(bbox[i][0] + bbox[i][2], bbox[i + 1][0] + bbox[i + 1][2])
        y2 = min(bbox[i][1] + bbox[i][3], bbox[i + 1][1] + bbox[i + 1][3])
        
        intersection = (x2 - x1) * (y2 - y1)
        area1 = bbox[i][2] * bbox[i][3]
        area2 = bbox[i + 1][2] * bbox[i + 1][3]
        nms = 1 - intersection / (area1 + area2 - intersection)
        # print(nms) 
        
        # 去除多余框
        if nms < threshold and bbox[i][5] >= bbox[i + 1][5]:
            del bbox[i + 1]
        elif nms < threshold and bbox[i][5] < bbox[i + 1][5]:
            del bbox[i]
        elif nms > threshold:
            i = i + 1
    else:
        i = i + 1

9、标记缺陷

根据处理完的缺陷位置信息，使用方框将缺陷标记出来

# 循环遍历 bbox 列表中的每一行
for bbox in bbox_list:
    # 获取方框的左上角坐标和宽度、高度
    x, y, w, h = bbox[:4]
 
    # 随机生成颜色值
    color = (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255))
    # 绘制方框
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
 
    # 在方框左上角上加上缺陷类型和置信系数
    defect_type = bbox[4]
    confidence = bbox[5]
    with open(typ_txt, 'r') as f:
        labels = f.read().splitlines()
    str_confidence = "{:.3f}".format(confidence)
    
    cv2.putText(img, labels[defect_type] + ' ' + str_confidence, (x, y - 5),
                cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, color, 3)
 
# 保存绘制好方框的图像
cv2.imwrite('5.jpg', img) 
# 创建窗口并显示完整图像
cv2.namedWindow("Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("Image", img)
 
# 循环等待按键输入
while True:
    if cv2.waitKey(1) == 27:
        break
 
# 关闭窗口并释放资源
cv2.destroyAllWindows()

关注私信发源码。

目前在完成Python+onnx实时检测程序，敬请期待！