YOLO识别实时摄像头c++

要在 C++ 中实现实时摄像头的 YOLO 目标识别，可以使用 OpenCV 库和 Darknet YOLO 模型。下面是一个简单的实现步骤： 1. 下载并编译 Darknet YOLO 模型，生成动态链接库文件 `libdarknet.so`。 2. 使用 OpenCV 打开摄像头或者视频文件，获取每一帧图像。 3. 对每一帧图像进行目标检测和识别。首先，将每一帧图像转换为 Darknet YOLO 模型所需的格式，然后调用 `darknet_predict_image()` 函数对图像进行预测，得到识别结果。 4. 在图像上绘制识别结果，比如目标框、类别名称和置信度等。 5. 显示处理后的图像，循环执行步骤 2~4，实现实时目标识别。下面是一个简单的代码示例，可以作为参考： ``` #include <opencv2/opencv.hpp> #include "darknet.h" // 加载 YOLO 模型 extern "C" void* init_yolo(const char* cfg_file, const char* weights_file, int gpu); extern "C" void free_yolo(void* net); extern "C" float* darknet_predict_image(void* net, image im); int main() { // 初始化 YOLO 模型 void* net = init_yolo("yolov3.cfg", "yolov3.weights", 0); // 打开摄像头 cv::VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) { std::cerr << "Failed to open camera!" << std::endl; return -1; } // 循环处理每一帧图像 while (true) { cv::Mat frame; cap >> frame; if (frame.empty()) { break; } // 转换为 Darknet YOLO 模型所需的格式 image im = mat_to_image(frame); // 对图像进行目标检测和识别 float* output = darknet_predict_image(net, im); // 在图像上绘制识别结果 // ... // 显示处理后的图像 cv::imshow("YOLO", frame); // 等待按键 int key = cv::waitKey(1); if (key == 27) { // 按下 ESC 键退出 break; } // 释放内存 free_image(im); } // 释放 YOLO 模型 free_yolo(net); return 0; } ``` 需要注意的是，在上面的代码示例中，我们使用了 `mat_to_image()` 函数将 OpenCV 的图像转换为 Darknet YOLO 模型所需的格式。该函数的实现可以参考 Darknet 的源代码。此外，还需要在程序中实现绘制识别结果的函数，比如 `draw_detections()` 函数。

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YOLO识别实时摄像头c++

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