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使用OpenCV和YOLOV3实现图片目标检测教程

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本教程介绍了如何使用OpenCV和YOLOV3实现对图片的目标检测,包括安装OpenCV库和实现目标检测的代码实现过程。

目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,其目的是检测图像或视频中存在的目标。YOLOV3是一种常用的目标检测算法,它基于深度学习技术,能够在高速和准确性之间取得良好的平衡。

本文将介绍如何使用OpenCV和YOLOV3实现对图片的目标检测,并提供详细的代码实现过程。

一、YOLOV3简介

YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法,具有较快的检测速度和较高的检测精度。YOLOV3是YOLO系列的最新版本,主要改进了网络结构和训练方式。YOLOV3采用Darknet-53作为特征提取网络,可以检测80个不同类别的目标。

二、OpenCV安装

在实现YOLOV3目标检测前,我们需要先安装OpenCV库。以下是在Windows操作系统上安装OpenCV的步骤:

  1. 下载并安装CMake。

  2. 下载OpenCV源码:opencv.org/releases/

  3. 解压下载的源码文件并创建一个名为build的文件夹。

  4. 运行cmake-gui.exe,设置源码路径和生成路径。

  5. 点击“Configure”按钮,并选择Visual Studio版本和Windows平台。

  6. 等待配置完成后,点击“Generate”按钮。

  7. 打开生成路径,并使用Visual Studio打开OpenCV.sln文件。

  8. 在Visual Studio中选择Build -> Build Solution。

  9. 完成编译后,在系统环境变量中添加OpenCV库的路径。

三、YOLOV3目标检测实现

以下是使用OpenCV和YOLOV3实现对图片的目标检测的代码:

# include <opencv2/opencv.hpp>
# include <opencv2/dnn.hpp>
# include <iostream>

using namespace cv;
using namespace dnn;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 加载预训练模型和类别名称
    String modelConfiguration = "yolov3.cfg";
    String modelWeights = "yolov3.weights";
    String classNamesFile = "coco.names";

    // 加载类别名称
    vector<String> classNamesVec;
    ifstream classNamesFileIn(classNamesFile);
    if (classNamesFileIn.is_open()){
        string className = "";
        while (std::getline(classNamesFileIn, className)){
            classNamesVec.push_back(className);
        }
    }

    // 加载模型配置和权重文件
    Net net = readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights);

    // 加载图片并进行预处理
    Mat image = imread("test.jpg");
    Mat blob;
    blobFromImage(image, blob, 1 / 255.0, Size(416, 416), Scalar(), true, false);

    // 将输入数据送入网络
    net.setInput(blob);

    // 获取输出层信息
    vector<Mat> outs;
    vector<String> outNames = net.getUnconnectedOutLayersNames();
    net.forward(outs, outNames);

    // 处理网络输出结果
    vector<float> confidences;
    vector<Rect> boxes;
    vector<int> classIds;

    for (size_t i = 0; i < outs.size(); i++){
        float* data = (float*)outs[i].data;
        for (int j = 0; j < outs[i].rows; j++, data += outs[i].cols){
            Mat scores = outs[i].row(j).colRange(5, outs[i].cols);
            Point classIdPoint;
            double confidence;
            minMaxLoc(scores, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);
            if (confidence > 0.5){
                int centerX = (int)(data[0] * image.cols);
                int centerY = (int)(data[1] * image.rows);
                int width = (int)(data[2] * image.cols);
                int height = (int)(data[3] * image.rows);
                int left =(int)(centerX - width / 2);
                int top = (int)(centerY - height / 2);

                confidences.push_back((float)confidence);
                boxes.push_back(Rect(left, top, width, height));
                classIds.push_back(classIdPoint.x);
            }
        }
    }

    // 进行非极大值抑制(NMS)
    vector<int> indices;
    NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4, indices);

    // 绘制检测结果
    for (size_t i = 0; i < indices.size(); i++){
        int idx = indices[i];
        Rect box = boxes[idx];
        float confidence = confidences[idx];
        int classId = classIds[idx];

        // 绘制边框和类别名称
        rectangle(image, box, Scalar(0, 0, 255), 2);
        String label = classNamesVec[classId] + ": " + format("%.2f", confidence);
        int baseline;
        Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseline);
        rectangle(image, Point(box.x, box.y - labelSize.height - baseline), Point(box.x + labelSize.width, box.y), Scalar(255, 255, 255), FILLED);
        putText(image, label, Point(box.x, box.y - baseline), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 0, 0), 1);
    }

    // 显示检测结果
    imshow("Object detection", image);
    waitKey();

    return 0;
}

在这个例子中,我们使用YOLOV3模型对一张图片进行目标检测。首先,我们加载预训练模型和类别名称,并使用OpenCV的dnn模块读取模型文件。然后,我们加载图片并进行预处理,将输入数据送入网络,获取输出层信息,并根据置信度阈值过滤检测结果。最后,我们使用非极大值抑制(NMS)算法对重叠的检测框进行去重,并在原始图片上绘制检测结果。

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