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YOLOv4 | 用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测
阅读量:538 次
发布时间:2019-03-09

本文共 2244 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

如何使用C++和OpenCV实现YOLOv4目标检测

实现思路

YOLOv4是一种高效的目标检测算法,广泛应用于视频流分析和图像处理场景。通过本文的步骤指导,大家可以使用C++和OpenCV框架轻松实现YOLOv4模型的目标检测功能。

实现步骤

1. 读取视频流

首先,我们需要读取摄像头视频流或本地视频文件。使用OpenCV的VideoCapture类可以轻松实现这一点。

#include 
#include
using namespace cv;using namespace std;// 读取摄像头视频流VideoCapture cap;cap.open(0); // 使用摄像头// 或者读取本地视频文件// cap.open("TH1.mp4");

2. 加载模型

YOLOv4模型需要通过配置文件和模型文件进行加载。可以使用OpenCV的dnn模块来加载预训练好的YOLOv4模型。

// 读取模型配置文件和权重文件string config = "yolov4.cfg";string model = "yolov4.pb";Net net = dnn::readNet(config, model, DNN_BACKEND_OPENCV);// 设置模型优化选项net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CUDA);

3. 执行推理

通过将输入图像传递给网络,执行前向传播,获取输出结果。

// 创建输入图像矩阵Mat input = 2800; // 800x800的输入尺寸Mat outputs;net.forward(input, outputs);

4. 检测目标

遍历输出层,分析每个图像区域,找到目标物体的位置和类别。

vector
boxes;vector
classIds;vector
indices;for (size_t i = 0; i < outputs.size(); ++i) { Mat data = outputs[i].data; for (int j = 0; j < outputs[i].rows; ++j) { float confidence = data[j * outputs[i].cols + 5]; if (confidence > 0.5) { // 使用minMaxLoc找到极值点 vector
scores(outputs[i].row(j).colRange(5, outputs[i].cols)); minMaxLoc(scores, 0, confidence, 0, classIdPoint); boxes.push_back(Rect(j * outputs[i].cols + 5, j, outputs[i].cols - 5, outputs[i].rows - j - 5)); classIds.push_back(classIdPoint); indices.push_back(j * outputs[i].cols + 5); } }}

5. 绘制检测结果

将目标框绘制到原图上,显示检测结果。

// 绘制函数定义void drawPred(Mat frame, vector
boxes, vector
classIds, vector
indices, vector
classNamesVec) { for (size_t i = 0; i < boxes.size(); ++i) { rectangle(frame, boxes[i], Scalar(0, 0, 255), 2); putText(frame, classNamesVec[i], boxes[i].x + boxes[i].width - 20, boxes[i].y + 40, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, Scalar(0, 255, 0), 2); }}

6. 测试与优化

通过测试不同模型版本(如YOLOv4和YOLOv4-tiny),可以观察检测精度与推理速度的变化。

模型对比

  • YOLOv4: 在速度和精度间具有较好的平衡。
  • YOLOv4-tiny: 反而在速度上有显著提升,但精度相对稍低。

通过合理调节输入分辨率和confidence threshold,可以进一步优化检测效果。

开发工具

  • 编译环境: C++编译器(gcc或clang)及相关依赖。
  • 框架: OpenCV 4.5+及CUDA支持。
  • 训练工具: PyTorch或TensorFlow进行模型训练。

总结

YOLOv4在目标检测领域表现优异,适合多种实时应用场景。通过本文的实现步骤,开发者可以轻松部署目标检测系统,充分发挥黑科技的威力。

转载地址:http://pgcsz.baihongyu.com/

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