Python 一键吸猫！找出磁盘里所有猫照

最近在整理我磁盘上的照片，发现不少猫照，突然觉得若能把这些猫照都挑出来，观察它们的成长轨迹也是一件不错的事情。一张一张的找实在是太费劲了，能不能自动化地找出来呢？

目标检测，是许多计算机视觉应用的重中之重，比如说我们上次的实例分割：Python 20行代码批量自动抠图，人体关键点提取、人脸识别等。而我们这一次，是要识别猫照。由于时间不多，我们没有时间收集训练集，那么有没有已经训练好的目标检测模型呢？

这时候就要搬出paddlehub了，puddlehub有一个模型叫做YOLOv3，基于 Joseph Redmon和Ali Farhadi提出的单阶段检测器。该检测器与达到同样精度的传统目标检测方法相比，推断速度能达到接近两倍。

YOLOv3将输入图像分成S*S个格子，每个格子预测B个bounding box，每个bounding box预测内容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C个类别的概率，因此我们不仅能够找出猫的照片，还能定位它的位置！甚至能自动数出一张照片里有多少只猫！

1.准备

为了实现这个实验，Python是必不可少的，如果你还没有安装Python，建议阅读我们的这篇文章哦：超详细Python安装指南。

然后，我们需要安装百度的paddlepaddle, 进入他们的官方网站就有详细的指引：

https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick

根据你自己的情况选择这些选项，最后一个CUDA版本，由于本实验不需要训练数据，也不需要太大的计算量，所以直接选择CPU版本即可。选择完毕，下方会出现安装指引，不得不说，Paddlepaddle这些方面做的还是比较贴心的（就是名字起的不好）。

要注意，如果你的Python3环境变量里的程序名称是Python，记得将python3 xxx 语句改为Python xxx 如下进行安装：

python -m pipinstallpaddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

然后你还需要安装paddlehub：

pipinstall-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simplepaddlehub

2.编写代码

我们先试试单图片识别，找到猫猫：

新建predict.py文件，存放猫照在当前文件夹的imgs文件夹下，命名为c1.jpg. 输入以下代码：

在终端/CMD输入以下命令运行文件:

>> python predict.py

[{'left': 684.79376, 'right': 2024.4724, 'top': 961.53644, 'bottom': 2299.855, 'label': 'cat', 'confidence': 0.94765514}, {'left': 1461.0829, 'right': 3853.3633, 'top': 621.53064, 'bottom': 2769.5376, 'label': 'cat', 'confidence': 0.8093604}]

可以看到，识别到了两只猫，其中第一只猫顶部位置为961，右部位置为2024，左部位置为684，底部位置为2299。根据这个位置，编写代码，用于框出相应位置的猫：

效果如下：

3.批量自动识别

这样，我们就有思路进行自动识别了，首先获得该文件夹下所有的图片，其次，将这些图片都放入分类器中进行分类，最后，再根据分类的标签将其提取出来移动到其他地方。

获得该文件夹下所有图片：

放入分类器中分类：

根据标签画框并移动：