怎么加载yolov3_tiny模型:
时间: 2024-05-11 12:14:48 浏览: 10
1. 安装OpenCV,确保OpenCV版本支持dnn模块。
2. 下载yolov3_tiny的权重文件和配置文件。
3. 加载模型文件,使用OpenCV的dnn模块。
4. 读取图像并进行预处理,例如缩放和归一化。
5. 使用dnn模块的forward()函数推理图像,得到检测结果。
6. 对检测结果进行后处理,例如去重和筛选。
下面是使用Python代码加载yolov3_tiny模型的示例:
```python
import cv2
# 加载模型文件
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3-tiny.cfg', 'yolov3-tiny.weights')
# 设置计算后端为OpenCV
net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)
# 设置计算目标为CPU
net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CPU)
# 读取图像并进行预处理
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
# 推理图像
net.setInput(blob)
outputs = net.forward()
# 后处理检测结果
for output in outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
classId = np.argmax(scores)
confidence = scores[classId]
if confidence > 0.5:
# 检测到目标,处理检测框和类别信息
centerX, centerY, width, height = detection[:4] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]])
x, y = int(centerX - width / 2), int(centerY - height / 2)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + width, y + height), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, f'{classId}:{confidence:.2f}', (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
# 显示结果
cv2.imshow('result', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```