Bu projede oy pusulası tespiti yapıp geçerli veya geçersiz olan oyları tespit ediyorum.
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet
##Makefile dosyasını düzenleyin:
GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1
LIBSO=1
NOT: ARCH değerini ekran kartınızın compute capability değerine göre ayarlayın.
sudo apt install libopencv-dev
pip install opencv-python
cd darknet
make
Kurulum tamamlandı. Diğer gereksinimleri kuralım:
pip install pillow
pip install imutils
Dataseti oluşturun:
python create-ballot-dataset.py
NOT: Ayrıca etiketlenmiş bazı kamera görüntüleri de ekleyebilirsiniz.)
Alttaki komut ile train, validation ve test olarak dataseti parçalayın.
python train_val_splitter_and_setter.py
data/obj.data ve data/obj.names dosyalarını düzenleyin.
Uygun bir cfg dosyası bulun ve düzenleyin. (cfg/yolov4-tiny-custom.cfg)
Pretrained ağırlığı indirin. (data/yolov4-tiny.conv.29)
./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-tiny-custom.cfg data/yolov4-tiny.conv.29 -dont_show -mjpeg_port 8090 -map
mAP değerini buradan kontrol edin:
http://127.0.0.1:8090/
Ben projemde %98 mAP değeri ile 1000 epoch eğitimi yeterli buldum.
Best isimli eğitilmiş ağırlığı /backup dosyasından data dosyasına aktarın ve best.weights olarak isimlendirin.
main_vote_counter.py üzerinde darknet parametrelerini ve diğer parametreleri değiştirebilirsiniz.
VideoCapture fonksiyonuna bir video girdisi verin. test-video.avi dosyasını kullanabilirsiniz.
Ve artık kodu çalıştırın:
python main_vote_counter.py
Projeye ait ayrıntılı bilgi YouTube kanalımda mevcut:
İşlenmiş bir oy pusulası:
Bir oy pusulasının aday bölgeleri:
