YOLOv3目标检测

介绍

YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，能够快速准确地检测图像中的多个目标。相比于其他目标检测算法，YOLOv3具有以下优点：

• 高速度：YOLOv3采用了一些优化技术，能够达到更快的检测速度；
• 高准确度：YOLOv3采用了全新的设计，能够达到更高的检测精度；

以下是YOLOv3的一些关键技术：

• Darknet-53网络：YOLOv3采用了一种名为Darknet-53的卷积神经网络，能够提高特征提取能力；
• 多尺度预测：YOLOv3使用了三个不同的尺度来检测不同大小的目标；
• 预测结果的处理：YOLOv3通过计算目标框的置信度和类别概率，来得到目标框的最终得分；
• 非极大化抑制（NMS）：YOLOv3使用NMS算法来消除多余的框；

下面是YOLOv3目标检测算法的具体实现。

程序代码

首先，需要导入需要的库和函数：

import cv2
import numpy as np

然后，定义一些常数和变量：

CONF_THRESH = 0.5  
NMS_THRESH = 0.4  
IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT = 416, 416  
classes = None
with open("yolov3.txt", "r") as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

其中，CONF_THRESH和NMS_THRESH分别是目标框置信度和NMS阈值的设定值；

IMG_WIDTH和IMG_HEIGHT分别是网络模型输入图片的宽度和高度；

变量classes用来存储所有类别的名称；

函数cv2.dnn.readNet用来读取模型文件yolov3.weights和yolov3.cfg，得到模型参数net。

接下来，定义函数detect_image，用来检测输入图片中的目标。

def detect_image(net, img):
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255, (IMG_WIDTH, IMG_HEIGHT), [0, 0, 0], 1, crop=False)
    net.setInput(blob)
    layers_outputs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())
    boxes, confidences, class_ids = [], [], []
    for output in layers_outputs:
        for detection in output:
            scores = detection[5:]
            class_id = np.argmax(scores)
            confidence = scores[class_id]
            if confidence > CONF_THRESH:
                center_x, center_y = int(detection[0]*IMG_WIDTH), int(detection[1]*IMG_HEIGHT)
                width, height = int(detection[2]*IMG_WIDTH), int(detection[3]*IMG_HEIGHT)
                left, top = int(center_x - width/2), int(center_y - height/2)
                boxes.append([left, top, width, height])
                confidences.append(float(confidence))
                class_ids.append(int(class_id))
    indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, CONF_THRESH, NMS_THRESH)
    for i in indices:
        i = i[0]
        box = boxes[i]
        left, top, width, height = box[0], box[1], box[2], box[3]
        class_id = class_ids[i]
        color = (0,255,0)
        cv2.rectangle(img, (left, top), (left+width, top+height), color, 2)
        text = "{}: {:.4f}".format(classes[class_id], confidences[i])
        cv2.putText(img, text, (left, top-5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
    return img

其中，blob_from_image函数将输入图片img转化成模型需要的输入格式，需要的参数如下：

• scalefactor：缩放因子；
• size：目标大小；
• mean：均值；
• swapRB：是否交换RGB通道；
• crop：是否剪裁。

函数cv2.dnn.blobFromImage的输出将作为网络模型的输入。然后，将输入设置到网络模型中，通过前向传播函数检测图像中的目标，并通过处理函数得到检测结果。

最后，返回检测结果。