OPENCV调用yolo
时间: 2023-08-18 19:11:32 浏览: 49
你可以使用OpenCV来调用YOLO(You Only Look Once)对象检测算法。首先,确保已经安装了OpenCV和YOLO的相关文件。然后,按照以下步骤进行操作:
1. 加载YOLO模型和相应的配置文件:
```
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)
```
这里的`config_path`是YOLO配置文件的路径,`weights_path`是预训练权重文件的路径。
2. 获取模型的输出层信息:
```
output_layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [output_layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
```
3. 加载图像并将其转换为blob格式:
```
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scalefactor=0.00392, size=(416, 416), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False)
```
这里的`image`是要检测的图像。
4. 将blob输入到网络中进行前向传播:
```
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
```
5. 解析网络的输出结果并提取检测到的物体信息:
```
class_ids = []
confidences = []
boxes = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > threshold:
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)
class_ids.append(class_id)
confidences.append(float(confidence))
boxes.append([x, y, w, h])
```
这里的`threshold`是设置的置信度阈值,可以根据需要进行调整。
6. 使用非最大值抑制(Non-Maximum Suppression)进行物体框去重:
```
indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_threshold, nms_threshold)
```
这里的`confidence_threshold`是筛选框的置信度阈值,`nms_threshold`是非最大值抑制的阈值。
7. 根据结果绘制检测到的物体框和类别标签:
```
for i in indices:
i = i[0]
box = boxes[i]
x, y, w, h = box[0], box[1], box[2], box[3]
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
label = str(classes[class_ids[i]])
confidence = confidences[i]
cv2.putText(image, label + " " + str(round(confidence, 2)), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
```
这里的`classes`是标签名列表,可以根据YOLO模型的类别进行设置。
最后,你可以显示或保存带有物体检测结果的图像:
```
cv2.imshow("YOLO Object Detection", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这就是使用OpenCV调用YOLO进行对象检测的基本步骤。你可以根据自己的需求进行调整和扩展。