使用 YOLO 构建实时对象检测应用程序

物体检测已成为人工智能领域最激动人心的应用之一，它使机器能够理解和解读视觉数据。在本教程中，我们将逐步讲解如何使用 YOLO（You Only Look Once，只看一次）算法创建实时物体检测应用程序。这个强大的模型能够快速准确地检测图像和视频中的物体，适用于从监控到自动驾驶汽车等各种应用。

什么是物体检测？

物体检测是一项计算机视觉任务，涉及识别和定位图像或视频流中的物体。与仅确定存在哪些物体的图像分类不同，物体检测会提供检测到的物体周围的边界框及其类别标签。

理解 YOLO

YOLO，全称“You Only Look Once”（你只看一次），是一种先进的实时物体检测算法。YOLO 的主要优势在于其速度；它能够实时处理图像，同时保持高精度。YOLO 将输入图像划分为网格，并预测每个网格单元的边界框和概率，从而能够在一次处理中检测多个物体。

设置您的环境

在深入研究代码之前，请确保已安装以下内容：

Python 3.x ：从python.org下载。
OpenCV：一个用于计算机视觉任务的库。
NumPy：一个用于数值计算的库。
TensorFlow 或 PyTorch：取决于您运行 YOLO 模型的偏好。

创建虚拟环境（可选）

创建虚拟环境可以帮助有效地管理依赖关系：

python -m venv yolovenv
source yolovenv/bin/activate  # On Windows use yolovenv\Scripts\activate

安装依赖项

使用 pip 安装所需的库：

pip install opencv-python numpy

对于 YOLO，你可能需要下载预先训练的权重和配置文件。你可以在YOLO 官方网站上找到 YOLOv3 的权重和配置。

构建对象检测应用程序

现在，让我们创建一个使用 YOLO 进行实时对象检测的 Python 脚本。

步骤 1：加载 YOLO

创建一个名为的新 Python 文件object_detection.py，然后导入必要的库并加载 YOLO 模型：

import cv2
import numpy as np

# Load YOLO
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

步骤2：处理视频流

接下来，我们将从网络摄像头捕获视频并处理每一帧以检测物体：

# Capture video from webcam
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    height, width, channels = frame.shape

    # Prepare the image for YOLO
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
    net.setInput(blob)
    outs = net.forward(output_layers)

    # Process the detections
    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:  # Adjust confidence threshold as needed
                # Object detected
                center_x = int(detection[0] * width)
                center_y = int(detection[1] * height)
                w = int(detection[2] * width)
                h = int(detection[3] * height)

                # Rectangle coordinates
                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)

    # Apply Non-Max Suppression
    indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)

    # Draw bounding boxes and labels on the frame
    for i in range(len(boxes)):
        if i in indexes:
            x, y, w, h = boxes[i]
            label = str(classes[class_ids[i]])
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(frame, label, (x, y + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, (0, 255, 0), 3)

    cv2.imshow("Image", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

步骤3：运行应用程序

要运行该应用程序，请执行脚本：

python object_detection.py

您应该会看到一个窗口，其中显示了网络摄像头的实时画面，并突出显示了检测到的物体。

潜在用例

实时物体检测具有广泛的应用，包括：

监控系统：自动检测安全录像中的入侵者或异常活动。
自动驾驶汽车：识别行人、交通标志和其他车辆以进行导航。
零售分析：分析商店中的顾客行为和流量模式。
增强现实：通过检测和与现实世界的物体互动来增强用户体验。

结论

恭喜！您已成功使用 YOLO 构建了一个实时物体检测应用程序。这款强大的算法为各领域的应用开辟了无限可能。随着您进一步探索，可以考虑深入研究更高级的主题，例如针对特定的物体检测任务对 YOLO 进行微调，或者将此应用程序与其他系统集成。

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欢迎在下面的评论区分享你的想法、问题或经验。祝你编程愉快！

文章来源：https://dev.to/abhinowww/building-a-real-time-object-detection-application-with-yolo-2b60

使用 YOLO 构建实时对象检测应用程序

使用 YOLO 构建实时对象检测应用程序

目录

什么是物体检测？

理解 YOLO

设置您的环境

创建虚拟环境（可选）

安装依赖项

构建对象检测应用程序

步骤 1：加载 YOLO

步骤2：处理视频流

步骤3：运行应用程序

潜在用例

结论