YOLO算法程序结构图

### YOLO算法示例实现 #### 使用Python和Darknet框架的YOLOv3目标检测实例 为了展示如何使用YOLO算法进行目标检测，下面是一个基于Python和Darknet框架的具体例子。此代码片段展示了如何加载预训练模型并执行对象检测。 ```python import cv2 import numpy as np def load_yolo(): net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") # 加载权重文件与配置文件 classes = [] with open("coco.names", "r") as f: classes = [line.strip() for line in f.readlines()] layer_names = net.getLayerNames() output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3)) return net, classes, colors, output_layers def detect_objects(img, net, outputLayers): blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, scalefactor=0.00392, size=(416, 416), mean=(0, 0, 0), swapRB=True, crop=False) net.setInput(blob) outputs = net.forward(outputLayers) boxes = [] confidences = [] class_ids = [] for output in outputs: for detection in output: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: # 只保留高可信度的结果 center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) 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) indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, score_threshold=0.5, nms_threshold=0.4) return boxes, confidences, class_ids, indexes img_path = 'test_image.jpg' image = cv2.imread(img_path) height, width, channels = image.shape model, classes, colors, output_layers = load_yolo() bounding_boxes, box_confidences, object_class_ids, valid_detections = detect_objects(image, model, output_layers) for i in range(len(valid_detections)): index = valid_detections.flatten()[i] label = str(classes[object_class_ids[index]]) color = colors[object_class_ids[index]] draw_bounding_box(image, bounding_boxes[index], color, label) cv2.imshow('Detected Objects', image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码实现了YOLO v3版本的目标检测功能[^1]。这段程序首先定义了一个`load_yolo()`函数来初始化网络结构；接着，在`detect_objects()`中完成了实际的对象检测过程；最后部分则负责显示带有标注框的图片结果。 请注意，运行该脚本之前需下载相应的YOLOv3权重(`yolov3.weights`)、配置文件(`yolov3.cfg`)以及COCO数据集标签名称列表(`coco.names`)。

### 将YOLO算法部署到嵌入式硬件或开发板 #### 准备工作 为了成功将YOLO算法部署至嵌入式硬件或开发板，需先确认目标平台的支持情况以及所需工具链。对于ARM架构下的设备而言，Tengine作为一款专为Arm嵌入式平台优化的轻量级神经网络推理引擎能够提供良好支持[^1]。 #### 转换模型格式 通常情况下，原始训练好的YOLO模型可能并非直接适用于特定硬件上的高效运行。因此，有必要借助转换工具如ONNX来统一不同框架间的模型表示形式，从而便于后续移植操作[^4]。具体做法如下： ```bash pip install onnx python -m torch.onnx.export model input_tensor output_model_path --opset_version=11 ``` 这段Python脚本展示了如何使用PyTorch导出ONNX格式文件的过程；其中`model`代表待转换的目标检测模型实例对象，`input_tensor`则是输入张量样本用于推断形状信息，最后指定保存路径给定变量名`output_model_path`。 #### 配置环境与安装依赖库 根据所选开发板的具体型号（例如RK3588），应提前查阅官方文档获取必要的驱动程序和支持包列表，并按照指引完成相应软件栈搭建工作。这一步骤至关重要，因为它直接影响到最后能否顺利加载并调用预处理后的YOLO模型进行实时推理计算[^3]。 #### 编译适配版本的推理引擎 考虑到性能因素，建议编译适合当前处理器特性的定制化推理引擎二进制文件。以OpenCV为例，可以通过CMake配置选项开启对NEON指令集或其他加速特性支持，进而提升整体效率表现。同样地，当采用Tengine时也应当遵循相似原则调整构建参数设置。 #### 实现应用逻辑代码编写 最终环节涉及应用程序本身的编码实现部分，这里主要围绕读取摄像头流、前向传播预测结果解析等方面展开编程实践。下面给出一段简单的伪代码片段示意整个流程概貌： ```cpp #include <tengine/c_api.h> // 初始化上下文... context_t context = create_context("cpu", 0); set_context_priority(context, CTX_PRIO_HIGH); // 加载模型... graph_t graph = create_graph(context, "file", "./yolov5s.onnx"); // 设置输入节点属性... tensor_t input_tensor = get_graph_input_tensor(graph, 0, 0); if (set_tensor_shape(input_tensor, shape_data, dim_size) < 0) { printf("Set tensor shape failed\n"); } // 执行推理过程... if (run_graph(graph, 1) != 0) { fprintf(stderr,"Run graph error\n"); } ``` 上述C++代码段体现了基于Tengine API接口创建图结构、设定输入维度规格及启动会话的核心步骤。