在matlab中运行yolo

### MATLAB 中实现和运行 YOLO 物体检测 #### 准备工作 确保安装了 MATLAB 2021 或更高版本，以便代码能够顺利执行而不出现错误[^2]。对于基于 YOLO 的物体检测，在 MATLAB 环境下还需要额外配置一些组件来支持这一功能。 #### 加载预训练的 YOLOv2 模型 MATLAB 提供了一个方便的方法来加载预先训练好的 YOLOv2 模型用于对象检测： ```matlab % Load a pretrained yolov2 object detector. detector = load('yolov2ResNet50VehicleExample_19b.mat'); detector = detector.detector; ``` 这段代码会加载一个已经针对车辆检测进行了优化并训练完成的 YOLOv2 检测器实例[^3]。 #### 进行图像读取与显示 为了展示如何使用该模型来进行实际的对象检测操作，下面是一段简单的脚本用来读入一张图片，并通过上述创建出来的 `detector` 对象对其进行分析处理： ```matlab % Read an image from file and display it on screen. I = imread('example.jpg'); % Replace 'example.jpg' with your own image path. imshow(I); hold on; % Perform detection using the loaded model. [bboxes, scores, labels] = detect(detector, I); % Display detected bounding boxes along with their confidence score. for i = 1:length(scores) rectangle('Position', bboxes(i,:), ... 'LineWidth', 2,... 'EdgeColor','g',... 'LineStyle','-'); text(bboxes(i,1),... bboxes(i,2)-2,... sprintf('%s (%.2f)', char(labels{i}),scores(i)),... 'VerticalAlignment','bottom',... 'HorizontalAlignment','left',... 'FontSize',14,... 'FontWeight','bold',... 'Color',[0 0.7 0]); end title('Detected Objects') ``` 此部分实现了从文件中读取一幅测试用图，并调用了之前准备完毕的目标探测函数 `detect()` 来获取可能存在的目标位置信息及其对应的类别标签和置信度得分。最后再利用循环语句遍历每一个被发现到的结果项，依次绘制矩形框以及附加说明文字于原始画面上方作为最终可视化输出的一部分。 #### 结合 Gazebo 仿真环境应用案例 当涉及到更复杂的场景比如机器人抓取任务中的物品分类识别时，则可以考虑将此类技术集成至像 Gazebo 这样的模拟平台当中去。例如，在 UR5e 协作机械臂参与下的半结构化智能垃圾桶分拣作业里就采用了类似的方案——借助 YOLO 和主成分分析(PCA)算法共同完成了对不同种类废弃物的有效区分定位过程[^1]。