TensorFlow Hub'dan önceden eğitilmiş bir model kullanarak nesne tanıma yapabilirsiniz. Aşağıdaki örnek, bir görüntüdeki nesneleri tanır ve etiketler.
python
Kopyala
Kod:
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import numpy as np
import cv2
# Modeli TensorFlow Hub'dan yükle (EfficientDet)
model = hub.load('https://tfhub.dev/tensorflow/efficientdet/d4/1')
# Görüntüyü oku ve hazırla
image = cv2.imread('nesne_resmi.jpg')
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_tensor = tf.convert_to_tensor(image_rgb, dtype=tf.uint8)[tf.newaxis, ...]
# Modeli çalıştır
results = model(image_tensor)
# Sonuçları işle
boxes = results['detection_boxes'].numpy()[0]
scores = results['detection_scores'].numpy()[0]
classes = results['detection_classes'].numpy()[0].astype(int)
# Tespit edilen nesneleri çiz
for i in range(len(scores)):
if scores[i] > 0.5: # Güven skoru %50'den büyükse
box = boxes[i]
y1, x1, y2, x2 = (box * [image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1]]).astype(int)
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f'Class {classes[i]}: {scores[i]:.2f}', (x1, y1-10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Sonucu göster
cv2.imshow('Nesne Tespiti', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()Gereksinimler:
- pip install tensorflow tensorflow-hub opencv-python
- nesne_resmi.jpg adında bir görüntü dosyası.
- Bu kod, EfficientDet modelini kullanarak görüntüdeki nesneleri tespit eder ve etiketler.