使用 YOLO 进行目标检测：如何提取人物图像

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的用于对象检测的开源神经网络模型。在这篇文章中，我们将解释如何使用 YOLO 提取一堆人（或至少一个人）的图像。 首先，我们需要安装 YOLO 库和依赖项。为此，我们将使用 pip 包管理器并安装以下库： pip install numpy pip install opencv-python pip install tensorflow pip install keras 接下来我们从官网下载预训练好的YOLO权重和配置文件。这些文件可以在 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 找到。 一旦我们有了权重和配置文件，我们就可以使用它们对我们的图像执行对象检测。 以下是如何使用 YOLO 检测图像中人物的示例： import  cv2 import  numpy  as  np # Load YOLO model net = cv2.dnn.readNet( "./yolov3.weights" ,  "./darknet/cfg/yolov3.cfg" ) # Define input image image = cv2 ………………………………