YOLO3 算法检测图片代码

YOLO3 (You Only Look Once version 3) 是一种实时物体检测算法，它将目标检测任务分解成单个网格区域的预测，通过一个统一的神经网络同时完成定位和分类。以下是YOLO3检测图片的基本步骤：

1. **模型加载**：首先需要导入预先训练好的YOLOv3模型及其配置文件。这通常涉及到选择合适的权重文件（如`.weights`）和配置文件（如`.cfg`），并使用相应的库（如TensorFlow、PyTorch等）加载模型。

import torch
from models import Darknet

model = Darknet('yolov3.cfg')
model.load_darknet_weights('yolov3.weights')

2. **数据预处理**：对输入图像进行归一化，调整大小到模型所需的尺寸，并将其转化为模型期望的数据格式（通常是CHW格式）。

img = cv2.imread('image.jpg')
img_size = model.width
img = preprocess_image(img, img_size)
img = img.unsqueeze(0).cuda()  # 对于GPU加速

3. **前向传播**：将预处理后的图像送入模型，获取每个网格区域的预测结果。

outputs = model(img)

4. **解码和非极大抑制(NMS)**：从模型输出中提取出边界框、类别和置信度信息，然后应用Non-Maximum Suppression（NMS）来去除高度重叠的预测。

boxes, confs, classes = decode_outputs(outputs)
filtered_boxes = apply_nms(boxes, confs, classes)

5. **可视化**：最后，将保留的检测结果在原始图像上绘制出来。

vis_image = draw_bounding_boxes(filtered_boxes, img)
cv2.imshow('YOLO Detection', vis_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()