在许多行业中，确保工人佩戴适当的安全设备是至关重要的。本文将介绍如何使用OpenCV和ImageAI库来训练人工智能，以检测工人是否佩戴了安全帽。这不仅是一种重要的用例，而且学到的知识也适用于检测图像或视频流中的任何类型的对象。
目前，正在阅读的是系列文章的第2篇，共6篇：
将使用一个名为ImageNet的图像数据库来获取这个阶段的大部分源数据。ImageNet维护着一个使用WordNet名词层次结构组织的图像数据库。例如，这个数据库允许检索层次结构中的所有图像：
artefact -> covering -> clothing -> headdress/headgear -> helmet -> hardhat
ImageNet还有一个公共API，根据名词ID返回图像URL列表。让使用这个API下载大量佩戴安全帽的人的图像。该API的形式是：
http://www.image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=<WordNet ID>
将使用两个WordNet名词：安全帽名词（如上所述）的ID为n03492922；以及misc -> people名词的ID为n07942152。
要从API下载所有安全帽图像，请创建以下代码块：
hardhatLoc = 'http://www.image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n03492922'
hardhatImages = req.get(hardhatLoc).text
noOfImages = 0
if not os.path.exists('hardhat'):
os.makedirs('hardhat')
for i in hardhatImages.split('\n'):
try:
r = req.get(i, timeout=0.5)
file = i.split("/")[-1].split('\r')[0]
if 'image/jpeg' in r.headers['Content-Type']:
if len(r.content) > 8192:
with open('hardhat\\' + file, 'wb') as outfile:
outfile.write(r.content)
noOfImages += 1
print('Success: ' + file)
else:
print('Failed: ' + file + '-- Image too small')
else:
print('Failed: ' + file + '-- Not an image')
except Exception as e:
print('Failed: ' + file + '-- Error')
print('*********** Download Finished **************')
这段代码执行了很多操作，让逐步了解。首先，使用变量hardhatLoc设置想要调用的API的URL。然后，使用指向requests库的变量req查询API，并使用这个库将两个方法链接在一起：
一旦从API获得了源图像列表，使用os.path.exists方法检查是否有一个文件夹可以下载图像。如果没有目录来放置它们，方法os.makedirs()将创建目录。
接下来，开始for循环，它使用从API下载的URL。将字符串在每个换行符(\n)处分割，并将该字符串推送到变量i中。为了捕获下载文件时的任何错误，还打开了一个try块。
在try块内，这个过程将遍历从API下载的所有URL。对于每个循环或URL，发生以下过程：
现在让运行这个代码块。将看到代码运行并打印出通过API下载的每个图像的成功或失败。这可能需要几分钟，所以让它运行并等待完成消息。
运行下载器代码块后，会注意到一些失败消息。这是好事，因为希望在文件夹中有准确的图像供分类器使用。打开资源管理器窗口，查看包含Jupyter笔记本的文件夹。现在应该有一个名为"hardhat"的子文件夹。打开这个hardhat文件夹并检查下载的图像。最终得到了687张安全帽图像，主要是人们佩戴它们，但也有一些只有安全帽的图像。检查确保有足够的图像。
现在有很多安全帽的图像，让复制代码块并下载一组没有佩戴安全帽的人的样本。复制现有的代码块并进行以下更改：
代码现在应该看起来像这样：
peopleLoc = 'http://www.image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n07942152'
peopleImages = req.get(peopleLoc).text
noOfImages = 0
if not os.path.exists('people'):
os.makedirs('people')
for i in peopleImages.split('\n'):
try:
r = req.get(i, timeout=0.5)
file = i.split("/")[-1].split('\r')[0]
if 'image/jpeg' in r.headers['Content-Type']:
if len(r.content) > 8192:
with open('people\\' + file, 'wb') as outfile:
outfile.write(r.content)
noOfImages += 1
print('Success: ' + file)
else:
print('Failed: ' + file + '-- Image too small')
else:
print('Failed: ' + file + '-- Not an image')
except Exception as e:
print('Failed: ' + file + '-- Error')
print('*********** Download Finished **************')