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predict.py有几个注意点
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。
'''
from tensorflow.keras.layers import Input
from centernet import CenterNet
from PIL import Image
import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

centernet = CenterNet()

while True:
    img = input('Input image filename:')
    try:
        image = Image.open(img)
    except:
        print('Open Error! Try again!')
        continue
    else:
        r_image = centernet.detect_image(image)
        r_image.show()

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predict.py有几个注意点
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。
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from tensorflow.keras.layers import Input
from centernet import CenterNet
from PIL import Image
import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')
for gpu in gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)

centernet = CenterNet()

while True:
    img = input('Input image filename:')
    try:
        image = Image.open(img)
    except:
        print('Open Error! Try again!')
        continue
    else:
        r_image = centernet.detect_image(image)
        r_image.show()
predict.py有几个注意点
 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。