yolo算法代码示例

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它的主要特点是预测框和类别同时生成，速度非常快。YOLO算法将整个图像划分为网格，并对每个网格区域预测固定数量的bounding box（边界框）及其对应的类别概率。

以下是一个简单的YOLOv3算法的Python代码示例（使用Darknet框架实现），请注意这只是一个简化的版本，实际项目中会更复杂：

import torch
from models import *
from utils.utils import *

# 加载预训练模型
model = Darknet('yolov3.cfg')

# 使用CUDA加速（如果可用）
if torch.cuda.is_available():
    model.cuda()

# 加载预训练权重
model.load_darknet_weights('yolov3.weights')

# 预测
image = cv2.imread('image.jpg')
image = letterbox_image(image, model.width)

# 将图像转换为张量并添加通道维度
image_tensor = image[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).unsqueeze(0).float().div(255.0)
if torch.cuda.is_available():
    image_tensor = image_tensor.cuda()

# 获取预测结果
outputs = model(image_tensor)

# 解码和绘制预测框
results = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.5, iou_thres=0.4)
for result in results:
    boxes, confs, labels = result
    for box, conf, label in zip(boxes, confs, labels):
        # 可视化
        x1, y1, x2, y2 = box
        print(f"Predicted class: {label}, Confidence: {conf}")
        draw_box(image, (x1, y1, x2, y2), label, conf)

cv2.imshow('YOLO Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，首先加载预训练的YOLO模型和权重，然后对一张图片进行预测，并使用非极大值抑制（non-max suppression）处理预测结果。最后，代码会显示带有预测框和类别信息的原图。