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2024年最新物体检测实战：使用 OpenCV 进行 YOLO 对象检测(1)，2024年最新大厂面试必备技能考什么_opencv+yolo-fastest实现物体识别

作者：黑客灵魂 | 2024-06-28 06:16:42

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opencv+yolo-fastest实现物体识别

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、Python必备开发工具

工具都帮大家整理好了，安装就可直接上手！

三、最新Python学习笔记

当我学到一定基础，有自己的理解能力的时候，会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料，这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解，这些理解是比较独到，可以学到不一样的思路。

四、Python视频合集

观看全面零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。

五、实战案例

纸上得来终觉浅，要学会跟着视频一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

六、面试宝典

在这里插入图片描述

简历模板

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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config_path = ‘./yolo_coco/yolov3.cfg’

weights_path = ‘./yolo_coco/yolov3.weights’

net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path)

导入包。

定义全局参数：

image_path：定义图片的路径。
yolo：定义模型存放的路径
confidence_t：过滤弱检测的最小概率。
threshold：非最大值抑制阈值。

接下来，加载了所有的类 LABELS。然后，为每个标签分配随机颜色。

加载权重文件。

加载我们的输入图像并获取其空间维度

image = cv2.imread(image_path)

(H, W) = image.shape[:2]

从输入图像构建一个blob，然后执行一个前向传播

通过 YOLO 对象检测器，输出边界框和相关概率

blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1 / 255.0, (416, 416),

swapRB=True, crop=False)

net.setInput(blob)

start = time.time()

获取网络输出层信息（所有输出层的名字），设定并前向传播

outInfo = net.getUnconnectedOutLayersNames()

得到各个输出层的、各个检测框等信息，是二维结构。

layerOutputs = net.forward(outInfo)

加载输入图像并提取其尺寸。

从 YOLO 模型取出输出层名称。

构建一个 blob（第 48 和 49 行）。

cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]]]]])

作用：

对图像进行预处理，包括减均值，比例缩放，裁剪，交换通道等，返回一个4通道的blob(blob可以简单理解为一个N维的数组，用于神经网络的输入)

参数：

image:输入图像（1、3或者4通道）

可选参数

scalefactor:图像各通道数值的缩放比例

size:输出图像的空间尺寸,如size=(200,300)表示高h=300,宽w=200

mean:用于各通道减去的值，以降低光照的影响(e.g. image为bgr3通道的图像，mean=[104.0, 177.0, 123.0],表示b通道的值-104，g-177,r-123)

swapRB:交换RB通道，默认为False.(cv2.imread读取的是彩图是bgr通道)

crop:图像裁剪,默认为False.当值为True时，先按比例缩放，然后从中心裁剪成size尺寸

ddepth:输出的图像深度，可选CV_32F 或者 CV_8U.

通过我们的 YOLO 网络执行前向传递

显示 YOLO 的推理时间

接下来我们实现图像的可视化操作：

分别初始化检测到的边界框、置信度和类 ID 的列表

boxes = []

confidences = []

classIDs = []

循环输出

for output in layerOutputs:

遍历每个检测结果

for detection in output:

提取物体检测的类ID和置信度（即概率）

scores = detection[5:]

classID = np.argmax(scores)

confidence = scores[classID]

过滤精度低的结果

if confidence > confidence_t:

延展边界框坐标，计算 YOLO 边界框的中心 (x, y) 坐标，然后是框的宽度和高度

box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])

(centerX, centerY, width, height) = box.astype(“int”)

使用中心 (x, y) 坐标导出边界框的上角和左角

x = int(centerX - (width / 2))

y = int(centerY - (height / 2))

更新边界框坐标、置信度和类 ID 列表

boxes.append([x, y, int(width), int(height)])

confidences.append(float(confidence))

classIDs.append(classID)

使用非极大值抑制来抑制弱的、重叠的边界框

idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, confidence_t,

threshold)

确保至少存在一个检测

if len(idxs) > 0:

遍历我们保存的索引

for i in idxs.flatten():

提取边界框坐标

(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])

(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])

在图像上绘制一个边界框矩形和标签

color = [int© for c in COLORS[classIDs[i]]]

cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)

text = “{}: {:.4f}”.format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])

cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,

0.5, color, 2)

show the output image

cv2.imshow(“Image”, image)

cv2.waitKey(0)

初始化列表：

box ：我们围绕对象的边界框。
置信度：YOLO 分配给对象的置信度值。较低的置信度值表明对象可能不是网络认为的那样。从上面的命令行参数中记住，我们将过滤掉不满足 0.5 阈值的对象。
classIDs ：检测到的对象的类标签。

循环遍历每个 layerOutputs。

循环输出中的每个检测项。

提取 classID 和置信度。

过滤掉弱检测项。

到这里已经得到了高精度的检测项，然后：

延展边界框坐标，以便可以在原始图像上正确显示它们。

提取边界框的坐标和尺寸。 YOLO 以以下形式返回边界框坐标： (centerX, centerY, width, and height) 。

使用此信息计算出边界框的左上角 (x, y) 坐标。

更新 box 、 confidences 和 classIDs 列表。

然后使用NMS过滤冗余和无关的边界框。

接下主要将结果绘制到图片上。

运行结果：

检测视频

===============================================================

现在我们已经学习了如何将 YOLO 对象检测器应用于单个图像，接下来尝试检测视频或者摄像头中的物体。

新建 yolo_video.py 文件并插入以下代码：

import numpy as np

import imutils

import time

import cv2

import os

yolo = ‘yolo_coco’

confidence_t = 0.5

threshold = 0.3

output = ‘output.avi’

导入需要的包

定义全局参数：

yolo：定义模型存放的路径
confidence_t：过滤弱检测的最小概率。
threshold：非最大值抑制阈值。
output：输出的视频结果

加载YOLO 模型训练的 COCO 类标签

labelsPath = os.path.sep.join([yolo, “coco.names”])

LABELS = open(labelsPath).read().strip().split(“\n”)

初始化颜色列表

np.random.seed(42)

COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype=“uint8”)

配置 YOLO 权重和模型配置的路径

weightsPath = os.path.sep.join([yolo, “yolov3.weights”])

configPath = os.path.sep.join([yolo, “yolov3.cfg”])

加载在 COCO 数据集（80 个类）上训练的 YOLO 对象检测，并获取YOLO输出层的名称

net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)

获取网络输出层信息（所有输出层的名字），设定并前向传播

outInfo = net.getUnconnectedOutLayersNames()

初始化视频流、指向输出视频文件的指针和帧尺寸

vs = cv2.VideoCapture(0)

writer = None

(W, H) = (None, None)

获取文件的总帧数。

try:

prop = cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT if imutils.is_cv2() \

else cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT

total = int(vs.get(prop))

print(“[INFO] {} total frames in video”.format(total))

except:

print(“[INFO] could not determine # of frames in video”)

print(“[INFO] no approx. completion time can be provided”)

total = -1

这段代码的步骤：

读取类别。

给每个类别初始化颜色。

设置YOLO权重文件的路径。

加载YOLO权重文件。

获取输出层信息。

初始化VideoCapture对象。

初始化视频编写器和帧尺寸。

获取总帧数，以便估计处理整个视频需要多长时间。

loop over frames from the video file stream

while True:

从文件中读取下一帧

(grabbed, frame) = vs.read()

如果帧没有被抓取，那么已经到了流的末尾

if not grabbed:

break

如果框架尺寸为空，则给他们赋值

if W is None or H is None:

(H, W) = frame.shape[:2]

从输入帧构造一个 blob，然后执行 YOLO 对象检测器的前向传递，得到边界框和相关概率

blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1 / 255.0, (416, 416),