帮我用python写一段代码，实现用yolo检测图片里的物体

当然，我很乐意帮您编写这段代码。您需要首先安装yolo的python API，然后使用以下代码进行物体检测：

import cv2
import numpy as np
import argparse

# 解析参数
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image")
args = vars(ap.parse_args())

# 加载yolo weights和config文件
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# 读取classes
classes = []
with open("yolov3_classes.txt", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 读取图片
image = cv2.imread(args["image"])

# 获取图片的宽高
(H, W) = image.shape[:2]

# 设置yolo模型需要的blob大小
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置yolo的输入层，并且输入blob
net.setInput(blob)

# 进行向前传播
layerOutputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

# 定义最小置信度和非最大值抑制nms
conf_threshold = 0.5
nms_threshold = 0.4

# 定义框框、置信度、类别列表
boxes = []
confidences = []
classIDs = []

# 遍历每一个输出层
for output in layerOutputs:
    # 遍历输出层中的每一个检测框
    for detection in output:
        # 提取置信度
        scores = detection[5:]
        # 提取最大置信度的物体类别
        classID = np.argmax(scores)
        # 拿到该物体的置信度
        confidence = scores[classID]

        # 将小于置信度阈值的过滤掉
        if confidence > conf_threshold:
            # 将检测框还原回图片大小
            box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])
            (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")

            # 计算检测框的左上角坐标
            x = int(centerX - (width / 2))
            y = int(centerY - (height / 2))

            # 更新框框、置信度、类别列表
            boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
            confidences.append(float(confidence))
            classIDs.append(classID)

# 进行非最大值抑制，并且只保留最大置信度的框框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, conf_threshold, nms_threshold)

# 如果有检测结果
if len(idxs) > 0:
    # 遍历每一个框框的索引
    for i in idxs.flatten():
        # 提取框框坐标
        (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
        (w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])

        # 绘制检测框和物体类别
        label = "{}: {:.2f}%".format(classes[classIDs[i]], confidences[i] * 100)
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Result", image)
cv2.waitKey(0)

请注意，此代码使用的是yolo v3算法。您的图片和yolo相关文件需要与代码放在同一目录下，并且需要修改相应的文件名及路径。希望对您有所帮助！