np.round(0.5,2)

时间: 2024-04-24 15:24:45 浏览: 72

Python YOLO笔记（内含代码实例）.md

内容概要: 本文首先介绍了YOLO目标检测算法的核心思想和工作原理,然后给出了使用OpenCV实现YOLO目标检测的示例代码,实现了对图像中的对象进行检测和识别。最后,文章讨论了YOLO算法的两个典型应用场景:实时目标检测和物体跟踪,并分别给出了代码示例。全文较为完整地概述了YOLO算法的理论知识以及编程实现和应用。适合人群: 了解计算机视觉和深度学习基础,想学习目标检测算法的技术人员。文中提供了详细的代码示例,非常适合想学习YOLO编程实现的读者。能学到什么: 通过学习可以全面了解YOLO算法的思想、原理和实现过程,可以掌握使用YOLO进行目标检测任务的编程方法。同时可以看到YOLO在实时检测和跟踪等方面的应用实例。阅读建议: 可以先学习YOLO的基本思路和工作原理,然后对示例代码进行逐行分析,辅以注释充分理解。最后可以重点看感兴趣的应用场景部分,体会YOLO的强大之处。代码学习过程中,最好可以边看边练,进行参数调试。总体来说,本文内容丰富,对YOLO算法讲解细致,强烈推荐 ### Python YOLO笔记知识点详解 #### 一、YOLO核心思想与工作原理 ##### 1.1 YOLO核心思想 YOLO (You Only Look Once) 是一种用于实时目标检测的高效算法，其核心思想在于将传统的多阶段目标检测问题简化为一个单一的端到端的回归问题。传统的目标检测方法往往需要通过区域提议（Region Proposal）来识别可能包含对象的候选区域，而YOLO则是直接在网络的一次前向传播中完成边界框位置和类别概率的预测，大大提高了检测速度。 ##### 1.2 YOLO的工作流程 YOLO的工作流程可以细分为以下几个步骤： - **网格划分**：将输入图像划分为一系列固定大小的网格单元。每个网格单元负责预测位于该网格内的对象。 - **边界框预测**：对于每个网格单元，YOLO会预测多个边界框及其对应的置信度分数。每个边界框包含了对象的位置信息（中心坐标、宽度和高度），这些信息都是相对于原图的尺寸归一化得到的。 - **类别预测**：对于每个预测的边界框，YOLO还会给出一个条件概率分布，表示这个边界框内属于不同类别的概率。 #### 二、YOLO的代码实现 ##### 2.1 安装依赖库实现YOLO目标检测需要用到几个关键的Python库，包括OpenCV、NumPy和TensorFlow等。通过以下命令可以安装这些依赖库： ```bash pip install opencv-python numpy tensorflow ``` ##### 2.2 YOLOv3 目标检测示例接下来是一个使用YOLOv3模型进行目标检测的Python示例代码： 1. **加载YOLOv3模型**：使用OpenCV的`dnn`模块读取预先训练好的YOLOv3权重文件和配置文件。 2. **加载类别标签**：从文本文件中读取预定义的对象类别标签。 3. **加载图像**：读取待检测的图像，并对其进行缩放处理。 4. **目标检测**：使用`blobFromImage`函数将图像转换为适合YOLOv3输入的格式，然后设置网络输入并将数据传递给网络进行预测。 5. **解析结果**：对网络输出的结果进行后处理，提取出检测到的目标的位置信息（边界框）和类别。 6. **非极大值抑制**：对检测结果进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），以去除重叠的检测框。 7. **绘制检测结果**：在原图上绘制检测到的目标边界框和类别标签。具体代码如下所示： ```python import cv2 import numpy as np # 加载YOLOv3模型 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] # 加载类别标签 classes = [] with open("coco.names", "r") as f: classes = f.read().strip().split("\n") # 加载图像 img = cv2.imread("dog.jpg") img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4) height, width, channels = img.shape # 目标检测 blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob) outs = net.forward(output_layers) # 解析结果 class_ids = [] confidences = [] boxes = [] for out in outs: for detection in out: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) x = int(center_x - w / 2) y = int(center_y - h / 2) boxes.append([x, y, w, h]) confidences.append(float(confidence)) class_ids.append(class_id) # 非极大值抑制 indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4) # 绘制检测结果 font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN for i in range(len(boxes)): if i in indexes: x, y, w, h = boxes[i] label = str(classes[class_ids[i]]) confidence = confidences[i] color = (255, 0, 0) cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) cv2.putText(img, label + " " + str(round(confidence, 2)), (x, y + 30), font, 2, color, 2) cv2.imshow("YOLO Object Detection", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 三、YOLO的应用场景 ##### 3.1 实时目标检测实时目标检测是YOLO最具吸引力的应用之一，尤其适用于实时视频流处理。由于YOLO能够在一次前向传播中同时预测多个目标的位置和类别，因此能够非常高效地处理连续的视频帧，实现流畅的目标检测体验。 ##### 示例：实时视频中的目标检测下面是一个简单的Python脚本，演示如何使用YOLOv3模型在实时视频流中进行目标检测： ```python import cv2 import numpy as np # 加载YOLOv3模型和类别标签 net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] # 初始化视频捕获设备 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break height, width, _ = frame.shape # 目标检测 blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob) outs = net.forward(output_layers) # 解析结果 class_ids = [] confidences = [] boxes = [] for out in outs: for detection in out: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) x = int(center_x - w / 2) y = int(center_y - h / 2) boxes.append([x, y, w, h]) confidences.append(float(confidence)) class_ids.append(class_id) # 非极大值抑制 indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4) # 绘制检测结果 font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN for i in range(len(boxes)): if i in indexes: x, y, w, h = boxes[i] label = str(classes[class_ids[i]]) confidence = confidences[i] color = (255, 0, 0) cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) cv2.putText(frame, label + " " + str(round(confidence, 2)), (x, y + 30), font, 2, color, 2) cv2.imshow("YOLO Object Detection", frame) key = cv2.waitKey(1) if key == 27: # 按下ESC键退出 break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 通过以上介绍，我们可以看到YOLO算法不仅在理论上具有显著的优势，在实际应用中也能表现出优异的性能。无论是静态图像还是动态视频，YOLO都能提供快速且准确的目标检测功能。此外，YOLO还可以扩展应用于其他领域，如自动驾驶车辆中的障碍物检测、安防监控系统中的行为识别等，展现出巨大的应用潜力和发展前景。

np.round(0.5,2)的结果是0.5。\[1\]在numpy中，np.round()函数用于四舍五入。当小数部分是0.5时，根据“去奇存偶”的规则，结果会向下取整。所以，np.round(0.5,2)的结果是0.5。 #### 引用[.reference_title] - *1* [np中的round函数,ceil函数与floor函数](https://blog.csdn.net/weixin_42596275/article/details/126222136)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【Python之numpy库】12.np.round() 对数组/一堆数保留n位小数](https://blog.csdn.net/m0_53392188/article/details/119742913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [【python数据分析】numpy取整方法np.round(),np.floor()等](https://blog.csdn.net/qq_42455430/article/details/124117524)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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