使用 YOLO 进行目标检测：如何提取人物图像

主要观点总结

文章介绍了如何使用YOLO（You Only Look Once）神经网络模型进行对象检测，特别是针对人的图像检测。

关键观点总结

关键观点1: 安装YOLO库和依赖项

使用pip包管理器安装所需的库，如numpy、opencv-python、tensorflow和keras。

关键观点2: 下载预训练好的YOLO权重和配置文件

从官方网站下载YOLO的权重和配置文件，这些文件是进行对象检测的基础。

关键观点3: 使用YOLO模型进行对象检测

加载YOLO模型，定义输入图像，执行前向传播以获取检测结果，并在图像上绘制边界框。

关键观点4: 处理重复矩形和添加标签

使用NMS（非极大值抑制）去除重复的矩形，并为每个检测到的矩形添加标签。

关键观点5: 计算图像中的人数

通过YOLO的对象检测功能，可以轻松地计算图像中的人数。

文章预览

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 ………………………………