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dvg-utils是一组强大的工具包，旨在帮助开发者快速构建高效的图像和视频处理管道。过去一年，我在多个计算机视觉项目中重复编写相同的代码块，这些块包括设置日志、读取配置文件、捕获图像或视频流、处理数据、可视化结果、保存结果以及收集性能指标。为了减少代码冗余，我与Sławomir Gilewski合作开发了dvg-utils Python包。

安装指南

在开始使用前，建议使用Python虚拟环境。更多关于虚拟环境的信息，请参考RealPython上的文章：

• https://realpython.com/python-virtual-environments-a-primer/

假设你使用的是Linux或MacOS系统（我尚未对Windows进行测试，但理论上应该可以运行）。如果你使用Jetson设备，Jetpack SDK已经预装了OpenCV，可以跳过安装opencv-contrib-python的步骤。如果你使用树莓派，以下文章提供了安装OpenCV的详细指南：

• https://www.pyimagesearch.com/2019/09/16/install-opencv-4-on-raspberry-pi-4-and-raspbian-buster/

为了浏览库和查看用法示例，请执行以下命令：

git clone https://github.com/jagin/dvg-utils.gitcd ./dvg-utilspip install tqdm pyyaml numpypip install opencv-contrib-pythonpip install dvg-utils

命令行工具

安装完成后，你可以通过命令行访问dvg-utils工具。例如：

dvg-utils v2i -i assets/videos/faces.mp4 -o output --display

这将将视频文件转换为一组图像。另一个示例用于将图像转换为视频文件：

dvg-utils i2v -i output -o output/my_new_file.avi --display

对于参数描述，请运行以下命令：

dvg-utils v2i -hdvg-utils i2v -hdvg-utils pm -h

视频捕获

dvg-utils支持从OpenCV的VideoCapture和树莓派相机等多种源捕获视频流。例如：

video_capture = VideoCapture(conf["videoCapture"]).open()

配置文件中的videoCapture属性可以定义不同的源（如file、camera、piCamera或stream）。例如：

videoCapture:  capture:    file: assets/videos/cars_driving.mp4    start_frame: 100    end_frame: 500    camera: 0    fourcc: MJPG    resolution: [640, 480]    fps: 30    piCamera:      resolution: [640, 480]      framerate: 30      settings:        rotation: 180        stream:          # Jetson Nano camera stream          sensor-id: 0          sensor_mode: 3

你可以运行以下命令查看视频捕获进度：

python ./examples/capture_video.py

图像捕获

dvg-utils同样支持图像捕获。你可以运行以下命令：

python ./examples/capture_image.py

通过配置文件config/capture_image.yml，你可以指定图像的路径和转换参数，例如：

imageCapture:  path: assets/images/friends  valid_ext: jpg  transform:    resize:      width: 320    flip: 1

示例应用

dvg-utils包含丰富的示例，展示如何构建图像或视频处理管道。例如：

• 对象检测：运行以下命令检测行人：

python ./examples/detect_object_video.py

• 对象跟踪：使用OpenCV或Dlib算法跟踪对象。例如：

python ./examples/track_object_video.py -cfo objectTracker.tracker=dlib

• 对象计数：基于行检测的计数器：

python ./examples/count_object_video.py

指标收集

dvg-utils支持收集性能指标，例如迭代时间和帧率。你可以运行以下命令查看详细指标：

python ./examples/count_object_video.py --metrics output/count_object_video.csv

使用命令行工具dvg-utils pm可以绘制性能图表：

dvg-utils pm -i output/count_object_video.csv -c ips

项目总结

dvg-utils的优势在于它允许你在不同平台和设备上（如树莓派、Jetson等）快速测试和部署计算机视觉管道。你只需通过配置文件选择源（如文件、摄像头或流媒体），无需修改代码即可运行。dvg-utils为OpenCV开发者提供了强大的工具，帮助他们专注于算法创新，而非基础配置。

参考资源

• PyImageSearch：https://www.pyimagesearch.com/
• Learn OpenCV：https://www.learnopencv.com/

转载地址：http://jvov.baihongyu.com/