pycharm下python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义...

python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 目录 python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 一、写在开头 二、已有的环境条件    1. pycharm–python    2. opencv3.4    3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights ​ ​三、文件目录结构 ​四、批量测试图片测试程序 五、进行测试  六、写在最后 一、写在开头         最近在做毕业设计 在本文中，我们将探讨如何在PyCharm环境下利用Python结合YOLOv3或YOLOv3-tiny模型，使用预先训练好的权重文件进行行人检测，并批量处理自定义文件夹中的图片，将检测结果输出到指定文件夹。这个过程对于目标识别和追踪的项目尤其有用，尤其是在毕业设计等应用场景中。 确保你已经具备了以下环境条件： 1. PyCharm - Python集成开发环境，用于编写和运行Python代码。 2. OpenCV 3.4 - 一个强大的计算机视觉库，用于图像处理和分析。 3. YOLOv3训练好的权重文件 - 这是你根据需求训练的模型，例如`yolov3-tiny_person800.weights`，它可以识别行人。 文件目录结构通常如下所示： ``` py_person_yolov3 |-- yolo_voc | |-- voc.names | |-- yolov3-tiny_person.cfg | |-- yolov3-tiny_person800.weights |-- test-img1 | |-- 1.jpg | |-- 2.jpg | |-- ... |-- detect_person_fromDir.py ``` `yolo_voc`目录包含YOLO模型的相关文件，如类别名列表（`voc.names`）、配置文件（`yolov3-tiny_person.cfg`）和训练好的权重文件（`yolov3-tiny_person800.weights`）。`test-img1`文件夹则包含了待检测的图片。 批量检测图片的Python脚本`detect_person_fromDir.py`主要功能如下： ```python # 导入所需的库 import cv2 import numpy as np import os import time import argparse def yolo_detect(inDir, outDir, label_path, config_path, weights_path, confidence_thre, nms_thre, jpg_quality): # 省略具体的检测代码... ``` 这个函数接收输入图片文件夹路径、输出结果文件夹路径，以及YOLO模型的相关配置。它会遍历输入文件夹中的所有图片，对每张图片执行行人检测，然后将带有检测结果的图片保存到输出文件夹。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它的优势在于速度快且能处理多种目标。YOLOv3是对YOLO的改进版本，引入了多尺度检测和特征金字塔网络，提高了小目标检测的准确性。YOLOv3-tiny是YOLOv3的轻量级版本，牺牲了一些精度以换取更快的速度，适合资源有限的环境。 批量处理时，你需要设置合适的置信度阈值（`confidence_thre`）和非极大值抑制阈值（`nms_thre`），以过滤掉不确信的检测结果并防止重复检测。`jpg_quality`参数用于控制保存结果图片的质量。 这个过程涉及了Python编程、计算机视觉库OpenCV的使用、目标检测模型YOLOv3的应用以及文件操作。通过这个流程，你可以快速地对大量图片进行行人检测，为后续的目标追踪或者数据分析提供基础。如果你对模型的性能不满意，可以考虑调整参数或者增加更多的训练数据来优化模型。