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  #   对视频中的predict.py进行了修改，
  #   将单张图片预测、摄像头检测和FPS测试功能
  #   整合到了一个py文件中，通过指定mode进行模式的修改。
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  import time
  
  import cv2
  import numpy as np
  import tensorflow as tf
  from PIL import Image
  
  from yolo import YOLO
  
  physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
  tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True)
  
  if __name__ == "__main__":
      yolo = YOLO()
      #-------------------------------------------------------------------------#
      #   mode用于指定测试的模式：
      #   'predict'表示单张图片预测
      #   'video'表示视频检测
      #   'fps'表示测试fps
      #-------------------------------------------------------------------------#
      mode = "predict"
      #-------------------------------------------------------------------------#
      #   video_path用于指定视频的路径，当video_path=0时表示检测摄像头
      #   video_save_path表示视频保存的路径，当video_save_path=""时表示不保存
      #   video_fps用于保存的视频的fps
      #   video_path、video_save_path和video_fps仅在mode='video'时有效
      #   保存视频时需要ctrl+c退出才会完成完整的保存步骤，不可直接结束程序。
      #-------------------------------------------------------------------------#
      video_path      = 0
      video_save_path = ""
      video_fps       = 25.0
  
      if mode == "predict":
          '''
          1、该代码无法直接进行批量预测，如果想要批量预测，可以利用os.listdir()遍历文件夹，利用Image.open打开图片文件进行预测。
          具体流程可以参考get_dr_txt.py，在get_dr_txt.py即实现了遍历还实现了目标信息的保存。
          2、如果想要进行检测完的图片的保存，利用r_image.save("img.jpg")即可保存，直接在predict.py里进行修改即可。 
          3、如果想要获得预测框的坐标，可以进入yolo.detect_image函数，在绘图部分读取top，left，bottom，right这四个值。
          4、如果想要利用预测框截取下目标，可以进入yolo.detect_image函数，在绘图部分利用获取到的top，left，bottom，right这四个值
          在原图上利用矩阵的方式进行截取。
          5、如果想要在预测图上写额外的字，比如检测到的特定目标的数量，可以进入yolo.detect_image函数，在绘图部分对predicted_class进行判断，
          比如判断if predicted_class == 'car': 即可判断当前目标是否为车，然后记录数量即可。利用draw.text即可写字。
          '''
          while True:
              img = input('Input image filename:')
              try:
                  image = Image.open(img)
              except:
                  print('Open Error! Try again!')
                  continue
              else:
                  r_image = yolo.detect_image(image)
                  r_image.show()
  
      elif mode == "video":
          capture=cv2.VideoCapture(video_path)
          if video_save_path!="":
              fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
              size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)), int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
              out = cv2.VideoWriter(video_save_path, fourcc, video_fps, size)
  
          fps = 0.0
          while(True):
              t1 = time.time()
              # 读取某一帧
              ref,frame=capture.read()
              # 格式转变，BGRtoRGB
              frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
              # 转变成Image
              frame = Image.fromarray(np.uint8(frame))
              # 进行检测
              frame = np.array(yolo.detect_image(frame))
              # RGBtoBGR满足opencv显示格式
              frame = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_RGB2BGR)
              
              fps  = ( fps + (1./(time.time()-t1)) ) / 2
              print("fps= %.2f"%(fps))
              frame = cv2.putText(frame, "fps= %.2f"%(fps), (0, 40), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
              
              cv2.imshow("video",frame)
              c= cv2.waitKey(1) & 0xff 
              if video_save_path!="":
                  out.write(frame)
  
              if c==27:
                  capture.release()
                  break
          capture.release()
          out.release()
          cv2.destroyAllWindows()
  
      elif mode == "fps":
          test_interval = 100
          img = Image.open('img/street.jpg')
          tact_time = yolo.get_FPS(img, test_interval)
          print(str(tact_time) + ' seconds, ' + str(1/tact_time) + 'FPS, @batch_size 1')
      else:
          raise AssertionError("Please specify the correct mode: 'predict', 'video' or 'fps'.")
  