opencv 调用yolov模型
时间: 2023-11-25 16:06:44 浏览: 38
使用OpenCV调用YOLOv模型的步骤如下:
1. 下载并安装Darknet。在Darknet官网(https://github.com/pjreddie/darknet)上下载源代码,并进行编译和安装。
2. 下载YOLOv模型权重文件。在Darknet官网上下载YOLOv模型的权重文件,例如yolov3.weights。
3. 使用OpenCV读取图像文件或视频文件。使用OpenCV的cv::imread()函数读取图像文件,或使用cv::VideoCapture类读取视频文件。
4. 加载YOLOv模型和权重文件。使用OpenCV的dnn::readNetFromDarknet()函数加载YOLOv模型的配置文件和权重文件。
```python
model_cfg = "path/to/yolov3.cfg"
model_weights = "path/to/yolov3.weights"
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(model_cfg, model_weights)
```
5. 预处理图像。将图像缩放到模型需要的大小,并对图像进行归一化处理。
```python
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
```
6. 将图像输入到模型中进行推理。使用OpenCV的dnn::Net类的forward()函数进行推理,并获取模型输出。
```python
net.setInput(blob)
outputs = net.forward()
```
7. 处理模型输出。对模型输出进行解析和后处理,获取目标检测结果。
```python
for output in outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w/2)
y = int(center_y - h/2)
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
```
8. 显示图像。使用OpenCV的cv::imshow()函数显示图像,并使用cv::waitKey()函数等待键盘输入。
```python
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
以上就是使用OpenCV调用YOLOv模型的基本步骤,希望对你有所帮助。