易语言yolov4模块

易语言 YOLOv4 模块使用教程
加载YOLOv4模型
为了在易语言环境中加载并初始化YOLOv4模型，通常需要通过调用外部库来实现。由于易语言本身并不直接支持深度学习框架，因此推荐采用Python作为中间层来进行处理[^1]。
// 假设已经安装了必要的Python环境以及pyyolo库
// Python脚本 (save as py_yolov4.py)
import pyyolo

def load_model(config_file, weight_file, namesfile):
detector = pyyolo.Detector(cfg=config_file,
weights=weight_file,
namesfile=namesfile,
batch_size=1,
gpu_id=0)
return detector
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调用Python函数
接下来，在易语言程序里可以通过ShellExecute或其他方式执行上述保存好的Python文件，并传递参数给它完成模型加载工作。
.整数型 函数 执行命令(文本型 文件路径, 文本型 参数列表)
返回 ShellExecuteA(0, "open", 文件路径, 参数列表, "", 1)

.子过程 _按钮_被单击
执行命令("python.exe", "D:\path\to\your\script\py_yolov4.py --config cfg/yolov4.cfg --weights yolov4.weights --names data/coco.names")
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处理检测结果
当YOLOv4完成了图像中的目标识别之后，会将结果输出到指定位置；此时可以在易语言端读取这些数据并进一步解析显示出来。
.数组 子过程 解析结果()
.局部变量 结果文件, 文本型
.局部变量 行, 文本型
.局部变量 i, 整数型
.局部变量 数据, 数组.文本型

结果文件 ＝ “result.txt”
打开文件(1, 结果文件, #只读)
重置文件指针(1, #文件开头)
i ＝ 0
循环 取得文件内容(1, 行) ≠ ""
设置数组成员(数据, i, 行)
i ＝ i ＋ 1
结束循环
关闭文件(1)
返回 (数据)
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