yolov3目标检测图片 如何保存代码

YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种流行的实时目标检测算法，用于在图像中定位多个对象。要在Python中使用YOLOv3并保存代码，通常你会选择TensorFlow、PyTorch或其他深度学习框架作为基础。

以下是使用Darknet（YOLOv3的原始实现）或其Python封装如yolov3-tf2的一个简单步骤：

1. **安装依赖库**:
- 对于基本操作，你需要`pyyaml`, `numpy`, `opencv-python`等库。
- 如果要用到Darknet，需要先下载预训练模型（`.weights`文件）和配置文件（`.cfg`），然后安装`darknet`库（可以参考https://github.com/AlexeyAB/darknet）

2. **加载模型**:

   import tensorflow as tf
   from yolov3_tf2.models import YOLOv3

   yolo = YOLOv3()

3. **预测与保存结果**:
- 加载图像或视频帧进行预测。
- 使用`yolo.predict()`方法获得边界框和类别信息。
- 可能需要对结果进行处理，比如绘制热图和边框，然后保存图片。

   image = cv2.imread('input_image.jpg')
   boxes, scores, classes, nums = yolo.predict(image)

   for i in range(nums):
       box = boxes[i]
       class_id = int(classes[i])
       score = scores[i]

       # 绘制边框和标签
       cv2.rectangle(image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), color=(0, 255, 0), thickness=2)
       text = f"Class {class_id}: {score:.2f}"
       cv2.putText(image, text, (box[0], box[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

   # 保存图片
   output_image_path = 'output_image_with_boxes.jpg'
   cv2.imwrite(output_image_path, image)