YOLO4调用摄像头进行检测识别c++

要在 C++ 中调用摄像头进行 YOLO4 目标检测和识别，可以使用 OpenCV 库和 Darknet YOLO4 模型。下面是一个简单的实现步骤：

1. 下载并编译 Darknet YOLO4 模型，生成动态链接库文件 `libdarknet.so`。
2. 使用 OpenCV 打开摄像头或者视频文件，获取每一帧图像。
3. 对每一帧图像进行目标检测和识别。首先，将每一帧图像转换为 Darknet YOLO4 模型所需的格式，然后调用 `detect_image()` 函数对图像进行检测和识别，得到识别结果。
4. 在图像上绘制识别结果，比如目标框、类别名称和置信度等。
5. 显示处理后的图像，循环执行步骤 2~4，实现实时目标检测和识别。

下面是一个简单的代码示例，可以作为参考：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "darknet.h"

// 加载 YOLO4 模型
extern "C" network* load_network(const char* cfg_file, const char* weights_file, int gpu);
extern "C" void free_network(network* net);
extern "C" detection* detect_image(network* net, image im, float thresh, float hier_thresh, float nms, int* num);

int main()
{
    // 初始化 YOLO4 模型
    network* net = load_network("yolov4.cfg", "yolov4.weights", 0);

    // 打开摄像头
    cv::VideoCapture cap(0);
    if (!cap.isOpened()) {
        std::cerr << "Failed to open camera!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 循环处理每一帧图像
    while (true) {
        cv::Mat frame;
        cap >> frame;
        if (frame.empty()) {
            break;
        }

        // 转换为 Darknet YOLO4 模型所需的格式
        image im = mat_to_image(frame);

        // 对图像进行目标检测和识别
        float thresh = 0.5;
        float hier_thresh = 0.5;
        float nms = 0.5;
        int num = 0;
        detection* dets = detect_image(net, im, thresh, hier_thresh, nms, &num);

        // 在图像上绘制识别结果
        for (int i = 0; i < num; i++) {
            int class_id = dets[i].best_class;
            float score = dets[i].prob[class_id];
            int left = (dets[i].bbox.x - dets[i].bbox.w / 2) * im.w;
            int top = (dets[i].bbox.y - dets[i].bbox.h / 2) * im.h;
            int right = (dets[i].bbox.x + dets[i].bbox.w / 2) * im.w;
            int bottom = (dets[i].bbox.y + dets[i].bbox.h / 2) * im.h;
            cv::rectangle(frame, cv::Rect(left, top, right - left, bottom - top), cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
            cv::putText(frame, std::to_string(class_id), cv::Point(left, top - 5), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
            cv::putText(frame, std::to_string(score), cv::Point(left, top + 15), cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0, 255, 0), 2);
        }

        // 显示处理后的图像
        cv::imshow("YOLO4", frame);

        // 等待按键
        int key = cv::waitKey(1);
        if (key == 27) {  // 按下 ESC 键退出
            break;
        }

        // 释放内存
        free_detections(dets, num);
        free_image(im);
    }

    // 释放 YOLO4 模型
    free_network(net);

    return 0;
}

需要注意的是，在上面的代码示例中，我们使用了 `mat_to_image()` 函数将 OpenCV 的图像转换为 Darknet YOLO4 模型所需的格式。该函数的实现可以参考 Darknet 的源代码。此外，还需要在程序中实现绘制识别结果的函数，比如 `cv::rectangle()` 和 `cv::putText()` 函数。