yolo气球识别算法

### 关于YOLO算法用于气球识别的实现

对于气球检测任务，可以采用多种YOLO版本来完成。YOLO系列模型因其快速推理速度和良好准确性而被广泛应用于目标检测领域[^1]。

#### 数据准备
为了训练YOLO模型进行气球检测，需收集并标注大量包含不同场景下气球图像的数据集。这些数据应该覆盖各种颜色、形状以及背景环境中的气球实例。通常情况下，会使用COCO格式或其他标准格式保存标签文件以便后续处理。

#### 训练过程
以YOLOv5为例，在PyTorch框架上实现了该网络结构，并提供了简单易用的API接口来进行自定义物体类别下的微调操作。具体来说：

- 安装依赖库 `pip install yolov5` 或者克隆官方仓库；
- 修改配置文件（如`.yaml`），指定输入尺寸、锚框参数等超参设置；
- 将之前提到过的已标记好的图片路径及其对应的边界框坐标信息整理成适合喂入神经网路的形式；

from pathlib import Path
import yaml

data_yaml = dict(
    train=str(Path('path/to/train/images')),  # 训练集目录
    val=str(Path('path/to/val/images')),      # 验证集目录
    nc=1,                                     # 类别数量
    names=['balloon']                         # 类别名称列表
)

with open('custom_data.yaml', 'w') as f:
    yaml.dump(data_yaml, f, default_flow_style=False)

- 使用预训练权重初始化模型，通过传递命令行参数启动训练流程。

python train.py --img 640 --batch 16 --weights yolov5s.pt            \
               --project runs/balloon          \
               --name exp                      \
               --cache

#### 推理部署
当模型收敛后即可导出最佳性能时期的checkpoint作为最终产物。此时可利用Python脚本加载此pth文件并对新传入的照片执行预测功能。下面给出一段简单的代码片段展示如何读取一张测试图并获取其内所有可能存在的气球位置矩形区域。

import torch
from PIL import ImageDraw, ImageFont
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from models.experimental import attempt_load


def detect_balloons(image_path='test.jpg'):
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    model = attempt_load(weights="best.pth", map_location=device).autoshape()
    
    img = cv2.imread(image_path)[..., ::-1]

    results = model(img, size=640)

    pred = non_max_suppression(results.pred[0], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)

    im_draw = Image.fromarray(img)
    draw = ImageDraw.Draw(im_draw)

    for det in reversed(pred):  
        xyxy = det[:4].view(-1).tolist()

        label = f'Balloon {det[-1]:.2f}'
        
        font = ImageFont.load_default().font
        
        draw.rectangle(xyxy, outline=(255, 0, 0), width=3)
        draw.text((int(xyxy[0]), int(xyxy[1])-10), label, fill=(255, 0, 0))

    im_draw.show()


if __name__ == '__main__':
    detect_balloons()