调用deeplabv3的pb文件对大幅图像进行检测

再生成模型后，通常我们都是对小图进行检测，但是最终应用很多时候是对大图检测，输出大图，代码调用deeplabv3的pb文件对大幅图像进行检测，并输出大图。

#时间：2018.12.11
#功能：将大图送入网络进行检测
#输入：大幅图像
#输出：大幅图像检测结果
#运行环境:python3.5tensorflow1.6win10
#存在问题:未生成彩色图像

import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
import os
import math
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import load_img img_to_arrayarray_to_img


imagedir = ‘E:/1204/1211test/menghaimosaic/‘
savepath = ‘E:/1204/1211test/3/‘
cropsize = 500


def cutimage（imgrowcol）:
	newimg = img[col*cropsize:（col+1）*cropsizerow*cropsize:（row+1）*cropsize]
	return newimg

img = tf.placeholder（tf.uint8 [1cropsize cropsize 3] name=“img“）
with open（“E:/models-master/research/deeplab/output/model.pb“ “rb“） as f:
	graph_def = tf.GraphDef（）
	graph_def.ParseFromString（f.read（））
	output = tf.import_graph_def（graph_def input_map={“ImageTensor:0“: img}
									return_elements=[“SemanticPredictions:0“]）
sess = tf.Session（）
imagelist = os.listdir（imagedir）
for i in range（0len（imagelist））:
	path = os.path.join（imagedirimagelist[i]）
	filename = os.path.splitext（imagelist[i]）[0]
	filetype = os.path.splitext（imagelist[i]）[1]
	image = cv2.imread（path）
	imagesize = image.shape
	width = imagesize[1]
	height = imagesize[0]

	newwidth = （math.ceil（width/cropsize））*cropsize
	newheight = （math.ceil（height/cropsize））*cropsize

	deltaW = newwidth - width
	deltaH = newheight - height

	augimage = cv2.copyMakeBorder（image0deltaH0deltaW
							cv2.BORDER_CONSTANTvalue = [000]）
	
	rgbim = np.zeros（（newheightnewwidth3） ‘uint8‘）
	R = rgbim[::0]
	G = rgbim[::1]
	B = rgbim[::2]

	newimage = np.zeros（（newheightnewwidth）‘uint8‘）
	print（newimage.shape）

	for col in range（math.ceil（height/cropsize））:
		for row in range （math.ceil（width/cropsize））:
			cutimg = cutimage（augimagerowcol）
			cutimg = np.asarray（cutimg）
			cutimg = np.expand_dims（cutimg axis=0）.astype（np.uint8）

			result = sess.run（output feed_dict = {img:cutimg}）
			grayim = np.squeeze（result[0]）
			newimage[col*cropsize:（col+1）*cropsizerow*cropsize:（row+1）*cropsize] = grayim[::]
			print（col+row）

	newimage = Image.fromarray（np.uint8（newimage））
	savedir = os.path.join（savepathfilename + ‘.png‘）
	newimage.save（savedir）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     文件        2304  2018-12-12 11:03  det.py
     文件          80  2018-12-12 11:03  使用说明.txt