实现yolov3网络的物体识别程序

实现yolov3调用普通摄像头,实现目标检测功能
1)下载yolov3网络和预训练权重.
2)网络参数设置
3)执行命令,实现功能
1.下载网络模型和网络权重
也可以进入YOLO官网自行按照步骤一步一步来.
考虑到下载下载比较慢,我将程序和权重放到了自己的百度云中,也可自行下载,下载后跳过第一步直接进行后面的调参数.
链接: https://pan.baidu.com/s/1UyyX8fmk9bDvIdEWr1C1sw 提取码: mjyk
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
下载网络模型,首先安装git然后运行代码如下:

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make

下载预训练权重,代码如下:

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

然后可以先运行一下图片看看是否安装成功,代码如下:

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

运行成功后就会出现这个图片.

2.网络参数的设置
下面我们使用摄像头进行实时的目标检测
2.1Makeflie文件参数设置
假如你的计算机装了tensorflow-gpu,想用gpu,需要更改一下参数
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
2.2 cfg/yolov3.cfg文件参数的设置
使用testing参数 batch=1\subdivisions=1
将batch=64\subdivisions=16注释掉.
3.执行命令,通过摄像头进行实时检测

./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights

运行效果如下:

退出程序,将鼠标放到图像画面上,然后按esc.