yolov1的开发环境安装Python版本

以下是在Ubuntu 18.04系统上安装Yolov1所需的Python环境：

1. 安装Python3：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3

2. 安装pip：

sudo apt-get install python3-pip

3. 安装OpenCV库：

sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv

4. 下载并安装cuDNN库：

下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

选择适合您系统的版本并下载，然后解压文件并运行以下命令：

sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

5. 安装numpy和cython：

sudo pip3 install numpy cython

6. 下载Yolov1源代码：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

7. 编译Python绑定：

cd darknet
make
sudo make install

安装完成后，您可以使用以下Python代码运行Yolov1：

import darknet

# 初始化Yolov1
net = darknet.load_net(b"cfg/yolov1.cfg", b"yolov1.weights", 0)
meta = darknet.load_meta(b"cfg/coco.data")

# 加载图像
im = darknet.load_image(b"data/dog.jpg", 0, 0)

# 进行检测
detections = darknet.detect_image(net, meta, im)

# 打印结果
print(detections)

这将使用训练好的模型在dog.jpg图像上运行检测算法，并打印出检测结果。