用python写yolo3的代码

你可以在以下链接中找到一个使用Python实现的YOLO算法的代码示例：\[2\]。这个代码实现可以帮助你理解YOLO算法如何在不同场景中检测对象并给出不同置信水平的结果。如果你需要在使用该代码之前安装Python、Anaconda、Pycharm、CUDA和cuDNN等基础环境，你可以参考博主的B站视频教程 \[3\]，其中详细介绍了Python、Anaconda、Pycharm的安装以及CUDA和cuDNN的配置。希望这些资源能对你有所帮助！ #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO](https://blog.csdn.net/weixin_34267123/article/details/89548759)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [Python基于改进YOLOv5的烟叶病害检测系统（附带源码）](https://blog.csdn.net/cheng2333333/article/details/126450401)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

使用Python使用YOLO需要进行以下几个步骤： 1. 安装Python环境：首先需要安装Python环境，建议安装Python3.x版本。 2. 安装OpenCV：YOLO需要使用OpenCV实现图像处理和显示，因此需要安装OpenCV库。可以使用pip安装，命令如下： ``` pip install opencv-python ``` 3. 下载YOLO模型文件：需要下载YOLO的模型文件，可以从YOLO官网上下载。例如，可以从以下链接下载YOLOv3模型权重文件： ``` https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ``` 4. 编写Python代码：使用Python代码加载模型文件，设置参数，读取图像，进行检测，并将结果显示出来。以下是一个简单的例子： ```python import cv2 # Load Yolo net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg") 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()] # Load image img = cv2.imread("image.jpg") img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4) height, width, channels = img.shape # Detect objects blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False) net.setInput(blob) outs = net.forward(output_layers) # Show information on the screen class_ids = [] confidences = [] boxes = [] for out in outs: for detection in out: scores = detection[5:] class_id = np.argmax(scores) confidence = scores[class_id] if confidence > 0.5: # Object detected center_x = int(detection[0] * width) center_y = int(detection[1] * height) w = int(detection[2] * width) h = int(detection[3] * height) # Rectangle coordinates 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, 0.5, 0.4) font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3)) for i in range(len(boxes)): if i in indexes: x, y, w, h = boxes[i] label = str(classes[class_ids[i]]) color = colors[class_ids[i]] cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2) cv2.putText(img, label, (x, y + 30), font, 3, color, 3) cv2.imshow("Image", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这个例子使用YOLOv3模型检测一张图像中的物体，并将结果显示出来。在代码中，首先加载YOLO模型文件，并设置参数。然后读取图像，并进行检测。最后将结果显示出来。 这只是一个简单的例子，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改。