如何在OpenCv中读取YoloV3/YoloV4来获取检测？

在OpenCV中读取YOLOv3或YOLOv4模型进行目标检测涉及几个关键步骤。以下是详细的解释和示例代码：

基础概念

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统。YOLOv3和YOLOv4是其后续版本，分别改进了速度和准确性。

类型

YOLOv3：使用Darknet框架，支持多种图像尺寸和批量大小。
YOLOv4：在YOLOv3的基础上增加了多种优化技术，如CSPNet、PANet等。

应用场景

自动驾驶：实时检测道路上的物体。
安防监控：实时监控视频流中的异常行为。
智能机器人：帮助机器人识别和理解周围环境。

示例代码

以下是一个使用OpenCV读取YOLOv4模型并进行目标检测的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载YOLOv4模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov4.weights", "yolov4.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")
img = cv2.resize(img, None, fx=1.0/255.0, fy=1.0/255.0)
height, width, channels = img.shape

# 预处理图像
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)

# 进行前向传播
outs = net.forward(output_layers)

# 解析检测结果
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 > 0.5:
            # 目标检测
            center_x = int(detection[0] * width)
            center_y = int(detection[1] * height)
            w = int(detection[2] * width)
            h = int(detection[3] * height)

            # 矩形框
            x = int(center_x - w / 2)
            y = int(center_y - h / 2)

            boxes.append([x, y, w, h])
            confidences.append(float(confidence))
            class_ids.append(class_id)

# 非极大值抑制
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

# 绘制矩形框和标签
for i in range(len(boxes)):
    if i in indexes:
        x, y, w, h = boxes[i]
        label = str(class_ids[i])
        cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(img, label, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()