写出python使用OpenCV和深度学习模型YOLOv3进行图片中车辆检测的代码

要使用OpenCV（Open Source Computer Vision Library）结合YOLOv3（You Only Look Once version 3）在Python中进行图像中的车辆检测，你需要安装必要的库并理解YOLOv3的工作原理。首先，确保已经安装了以下库：

1. opencv-python：用于处理图像和视频
2. tensorflow或pytorch：用于深度学习模型
3. yolov3-tf2（如果使用TensorFlow）或yolov5（如果使用PyTorch）：预训练的YOLOv3模型

这里是一个简单的示例，使用`yolov3-tf2`库，因为它是专为TensorFlow设计的。注意这只是一个基本框架，实际运行时可能需要根据你的具体需求调整参数。

# 导入所需的库
import cv2
import os
from yolov3_tf2 import YOLOv3, load_yolo_weights

# 加载预训练的YOLOv3模型
model = YOLOv3(classes=80)  # 假设车辆类别ID在列表的第80个位置
load_yolo_weights(model, 'path/to/yolov3.weights')  # 替换为你的YOLOv3权重文件路径

# 定义主循环
def detect_vehicle(image_path):
    # 读取图像
    image = cv2.imread(image_path)
    
    # 检测物体
    boxes, scores, classes, _ = model.predict(image)

    # 提取车辆检测结果
    vehicle_boxes = [box for i, box in enumerate(boxes) if int(classes[i]) == 79]  # 又假设车辆类别ID是79，替换为实际值
    vehicle_scores = [scores[i] for i in range(len(scores)) if int(classes[i]) == 79]

    # 对检测到的车辆框做非极大抑制（NMS）来去除重叠区域
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, scores, 0.5, 0.4)  # 阈值可以根据需要调整

    # 绘制车辆检测框
    for i in indices:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = f"Vehicle (score={vehicle_scores[i]:.2f})"
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color=(0, 255, 0), thickness=2)
        cv2.putText(image, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

    # 显示带有检测结果的图像
    cv2.imshow("Vehicle Detection", image)
    cv2.waitKey(0)  # 按任意键关闭窗口

# 使用函数
image_path = "path/to/your/image.jpg"
detect_vehicle(image_path)

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