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1.8 KiB
Python
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Python
import os
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import cv2
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from src.pipeline import ObjectDetectionPipeline
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from src.classifiers.bayesian import BayesianClassifier
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if __name__ == "__main__":
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# Chemin vers le modèle entraîné
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model_path = "models/bayesian_model.pth"
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# Chargement du modèle bayésien
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print(f"Chargement du modèle bayésien depuis {model_path}")
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bayesian_model = BayesianClassifier()
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try:
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bayesian_model.load_model(model_path)
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print(f"Modèle bayésien chargé depuis {model_path}")
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except Exception as e:
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print(f"Erreur lors du chargement du modèle : {e}")
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exit(1)
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# Chemin de l'image de test
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image_path = "data/page.png"
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if not os.path.exists(image_path):
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print(f"L'image de test {image_path} n'existe pas.")
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exit(1)
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# Initialisation du dossier de sortie
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output_dir = "output"
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if not os.path.exists(output_dir):
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os.makedirs(output_dir)
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# Initialisation de la pipeline
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print("Initialisation de la pipeline...")
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pipeline = ObjectDetectionPipeline(image_path=image_path, model=bayesian_model, output_dir=output_dir)
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# Chargement de l'image
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print("Chargement de l'image...")
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try:
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pipeline.load_image()
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except FileNotFoundError as e:
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print(e)
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exit(1)
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# Détection et classification des objets
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print("Détection et classification des objets...")
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try:
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class_counts, detected_objects = pipeline.detect_and_classify_objects()
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except Exception as e:
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print(f"Erreur lors de la détection/classification : {e}")
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exit(1)
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# Sauvegarde et affichage des résultats
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print("Sauvegarde et affichage des résultats...")
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pipeline.display_results(class_counts, detected_objects)
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print(f"Les résultats ont été sauvegardés dans le dossier : {output_dir}")
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