C++调用opencv yolo
时间: 2023-11-09 11:15:50 浏览: 63
要在C++中使用OpenCV YOLO,需要遵循以下步骤:
1. 下载并安装OpenCV和YOLOv3。可以从官方网站下载OpenCV,而YOLOv3可以从GitHub下载。
2. 在C++代码中加载YOLOv3模型。可以使用OpenCV的dnn模块来加载模型。以下是一个示例:
```
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights");
```
这将创建一个包含YOLOv3模型的OpenCV深度学习网络。
3. 加载图像并将其传递给YOLOv3模型进行预测。可以使用OpenCV的imread函数加载图像,并使用cv::dnn::blobFromImage函数将其转换为模型所需的格式。以下是一个示例:
```
cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1/255.0, cv::Size(416, 416), cv::Scalar(0,0,0), true, false);
net.setInput(blob);
cv::Mat detection = net.forward();
```
这将加载图像,将其转换为模型所需的格式,将其传递给模型进行预测,并返回检测结果。
4. 处理检测结果并在图像上绘制边界框。可以使用OpenCV的Mat类来处理检测结果,并使用cv::rectangle函数在图像上绘制边界框。以下是一个示例:
```
for (int i = 0; i < detection.rows; ++i) {
float confidence = detection.at<float>(i, 4);
if (confidence > 0.5) {
int x1 = static_cast<int>(detection.at<float>(i, 0) * image.cols);
int y1 = static_cast<int>(detection.at<float>(i, 1) * image.rows);
int x2 = static_cast<int>(detection.at<float>(i, 2) * image.cols);
int y2 = static_cast<int>(detection.at<float>(i, 3) * image.rows);
cv::rectangle(image, cv::Point(x1, y1), cv::Point(x2, y2), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
}
}
```
这将遍历检测结果,筛选出置信度大于0.5的检测结果,并在图像上绘制边界框。
这样,就可以在C++中使用OpenCV YOLO进行目标检测了。