yolov7 模型推理

### YOLOv7 模型推理教程和示例 为了执行YOLOv7模型的推理，需先准备环境并加载必要的库与模块。具体操作如下： ```python import cv2 import numpy as np from yolov7.models import YoloV7 from yolov7.utils import load_darknet_weights, draw_boxes ``` 定义模型实例以及加载预训练权重文件是至关重要的一步[^1]。 ```python # 初始化YOLOv7模型 model = YoloV7() # 加载DarkNet格式的权重文件 load_darknet_weights(model, 'path_to_your_weight_file.weights') ``` 完成上述准备工作之后，可以利用该模型来进行目标检测任务。对于输入图像，通常会经过一系列处理步骤来适应网络的要求。这里给出一段完整的代码片段用于展示如何读取图片、调整大小、预测边界框位置，并最终绘制这些边框到原始图上显示出来。 ```python def detect_objects(image_path): # 读入测试图片 image = cv2.imread(image_path) # 预处理：缩放至固定尺寸 (640x640), 归一化像素值范围 [0., 1.], 增加批次维度 input_size = (640, 640) blob = cv2.dnn.blobFromImage( image, scalefactor=1 / 255., size=input_size, swapRB=True, crop=False ) # 设置为模型输入 model.setInput(blob) # 执行前向传播获取输出层特征映射 outputs = model.forward(model.getUnconnectedOutLayersNames()) # 解析输出得到置信度较高的候选区域及其类别标签 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: # 只保留高于阈值的结果 center_x, center_y, width, height = ( int(detection[i]) for i in range(0, 4)) box = [ max(center_x - width // 2, 0), max(center_y - height // 2, 0), min(width, image.shape[1]), min(height, image.shape[0]) ] boxes.append(box) confidences.append(float(confidence)) class_ids.append(class_id) indices = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, score_threshold=0.5, nms_threshold=0.4) # 绘制筛选后的矩形框于原图之上 colors = [(np.random.rand(), np.random.rand(), np.random.rand()) for _ in set(class_ids)] for idx in indices.flatten(): color = colors[idx % len(colors)] label = f'{class_names[class_ids[idx]]}: {confidences[idx]:.2f}' draw_boxes(image, boxes[idx], labels=label, color=color) return image if __name__ == '__main__': img_result = detect_objects('test_image.jpg') # 展现带有标注的目标检测效果图 cv2.imshow("Detected Objects", img_result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段程序实现了从加载YOLOv7模型直至可视化检测结果的整体流程。值得注意的是，在实际应用中可能还需要考虑更多细节优化性能表现，比如批量处理多张图片以提高效率等。