Обнаружение нескольких объектов
Сегодня мы рассмотрим, как мы можем использовать YOLO в среде OpenCV.
YOLO впервые появился в 2016 году и используется для обнаружения нескольких объектов.
Он совместим с фреймворком OpenCV, но нам нужно скачать «yolov3.weights», а также «yolov3.cfg». Я загрузил этот файл вместе с кодом в репозиторий github.
Давайте рассмотрим код, он довольно простой.
Итак, первым шагом будет импорт модели и чтение «coco.names», содержащего метки изображений, и получение выходного слоя.
Следующее, что нужно сделать, - это прочитать входное изображение и создать blob для извлечения функций из входного изображения. Входной размер изображения составлял 416 * 416, а (0,0,0) обозначает цветовое пространство изображения.
Мы пройдемся по каплям и найдем обнаруженные объекты. Но перед этим мы должны передать blob-объект в алгоритм yolo и извлечь его функции из выходного слоя. Мы можем связать это с моделью CNN.
Также нас интересует объект с предсказанием с достоверностью более 50%.
Задача состоит в том, чтобы выделить повторяющийся объект, который обнаруживает алгоритм. Наконец, мы можем создать ограничивающую рамку и отобразить изображение.
Надеюсь, статья была полезной для понимания того, как мы можем использовать YOLO во фреймворке OpenCV. Вы можете получить код и необходимые файлы в моей учетной записи git.
Спасибо за прочтение!
