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    发布日期: 2023-08-10
  • 语言: 其他
  • 标签: 目标识别  opencv  yolo  

资源简介

运行非常好,由于文件太大,请自己下载yolov3.weights添加到yolo-coco文件夹下面

资源截图

代码片段和文件信息

# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import time
import cv2
import os
 
# construct the argument parse and parse the arguments
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument(“-i“ “--image“ required=True
    help=“path to input image“)
ap.add_argument(“-y“ “--yolo“ required=True
    help=“base path to YOLO directory“)
ap.add_argument(“-c“ “--confidence“ type=float default=0.5
    help=“minimum probability to filter weak detections“)
ap.add_argument(“-t“ “--threshold“ type=float default=0.3
    help=“threshold when applying non-maxima suppression“)
args = vars(ap.parse_args())

# load the COCO class labels our YOLO model was trained on
labelsPath = os.path.sep.join([args[“yolo“] “coco.names“])
LABELS = open(labelsPath).read().strip().split(“\n“)
 
# initialize a list of colors to represent each possible class label
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0 255 size=(len(LABELS) 3)
    dtype=“uint8“)

# derive the paths to the YOLO weights and model configuration
weightsPath = os.path.sep.join([args[“yolo“] “yolov3.weights“])
configPath = os.path.sep.join([args[“yolo“] “yolov3.cfg“])
 
# load our YOLO object detector trained on COCO dataset (80 classes)
print(“[INFO] loading YOLO from disk...“)
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath weightsPath)

# load our input image and grab its spatial dimensions
image = cv2.imread(args[“image“])
(H W) = image.shape[:2]
 
# determine only the *output* layer names that we need from YOLO
ln = net.getlayerNames()
ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutlayers()]
 
# construct a blob from the input image and then perform a forward
# pass of the YOLO object detector giving us our bounding boxes and
# associated probabilities
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image 1 / 255.0 (416 416)
    swapRB=True crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
layerOutputs = net.forward(ln)
end = time.time()
 
# show timing information on YOLO
print(“[INFO] YOLO took {:.6f} seconds“.format(end - start))

# initialize our lists of detected bounding boxes confidences and
# class IDs respectively
boxes = []
confidences = []
classIDs = []

# loop over each of the layer outputs
for output in layerOutputs:
    # loop over each of the detections
    for detection in output:
        # extract the class ID and confidence (i.e. probability) of
        # the current object detection
        scores = detection[5:]
        classID = np.argmax(scores)
        confidence = scores[classID]
 
        # filter out weak predictions by ensuring the detected
        # probability is greater than the minimum probability
        if confidence > args[“confidence“]:
            # scale the bounding box coordinates back relative to the
            # size of the image keeping in mind that YOLO actually
            # returns the center (x y)-coordinates of the bounding
            # box followed by 

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件        138  2019-01-04 20:03  物体识别成功案例\.idea\encodings.xml

     文件        294  2019-01-04 20:03  物体识别成功案例\.idea\misc.xml

     文件        307  2019-01-04 20:03  物体识别成功案例\.idea\modules.xml

     文件        239  2019-01-04 20:05  物体识别成功案例\.idea\other.xml

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     文件        534  2019-01-04 20:04  物体识别成功案例\.idea\物体识别成功案例.iml

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     文件     894003  2019-01-05 12:49  物体识别成功案例\output\2.PNG

     文件        705  2019-01-04 16:33  物体识别成功案例\yolo-coco\coco.names

     文件       9131  2019-01-04 16:33  物体识别成功案例\yolo-coco\yolov3.cfg

     文件       4499  2019-01-04 20:13  物体识别成功案例\yolo.py

     文件        284  2019-01-06 17:13  物体识别成功案例\说明.txt

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     目录          0  2019-01-04 20:14  物体识别成功案例\images

     目录          0  2019-01-05 12:49  物体识别成功案例\output

     目录          0  2019-01-04 19:51  物体识别成功案例\yolo-coco

     目录          0  2019-01-04 20:30  物体识别成功案例

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