yolov7追踪和识别

引用[1]:基于YOLOv7和OpenCV的银行卡号识别方法可以用于解决银行卡号识别易受复杂背景、环境光线等因素干扰导致识别率低、不稳定的问题。该方法首先通过预处理数据集，收集多样式银行卡图片，并进行拉普拉斯锐化和图像增强处理，然后标注图像。接下来构建YOLOv7区域分割网络结构，将已标注好的数据集输入网络，并优化目标尺寸损失和focal loss优化置信度损失，控制迭代计算，分割字码区域，输出初步识别模型和初步识别结果。然后构建改进后的YOLOv7网络，输入预处理数据集进行训练，输出联合识别模型和联合识别结果。最后比对初步识别结果和联合识别结果，输出准确率最高的结果。实验证明，该方法在字码区域定位效果和字码识别准确率方面优于传统CNN和基础YOLOv3方法，可以识别复杂背景下不同字码形态的银行卡字码，提升了识别准确率，具有良好的鲁棒性。[1]

引用[2]:关于YOLOv7的配置，需要修改两个文件。一个是模型的配置文件，另一个是数据集的配置文件。首先复制yolov7.yaml文件到相同的路径下，并重命名为yolov7-Helmet.yaml。然后打开yolov7-Helmet.yaml文件，将其中的nc修改为数据集的目标总数，并保存。[2]

引用[3]:对于yolov7的追踪和识别，可以使用以下命令进行本地图片的预测：yolo predict model=yolov7.pt source="./bus.jpg"。该命令会输出识别结果，包括检测到的物体类别和数量，以及处理时间等信息。[3]