yolov3 Python实现_yolov3 的pynq实现

运行环境:Ubuntu16.04 Python_opencv 3.4.4 Python3.5

#encoding: utf-8
import sys
sys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')#ros下的冲突,若没有不需要这个语句
import numpy as np
import cv2 as cv
import os
import time
import matplotlib.pyplot as plt
 
 
yolo_dir = '/home/zbr/practise/python_pcl/data_yolo'  # YOLO文件路径
weightsPath = os.path.join(yolo_dir, 'floater_53000.weights')  # 权重文件
configPath = os.path.join(yolo_dir, 'floater.cfg')  # 配置文件
labelsPath = os.path.join(yolo_dir, 'floater.names')  # label名称
imgPath = os.path.join(yolo_dir, 'test1.jpg')  # 测试图像
CONFIDENCE = 0.2  # 过滤弱检测的最小概率
THRESHOLD = 0.4  # 非最大值抑制阈值
 
# 加载网络、配置权重
net = cv.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)  # #  利用下载的文件
print("[INFO] loading YOLO from disk...")  # # 可以打印下信息
 
# 加载图片、转为blob格式、送入网络输入层
img = cv.imread(imgPath)
blobImg = cv.dnn.blobFromImage(img, 1.0/255.0, (416