目标检测就是对目标进行动态实时跟踪定位，常见的目标检测算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、Yolo 等，其中 Yolo 的速度和精确度都比较高，且只需训练一次，使用起来比较方便。
这里我们就使用官方现成的模型来检测图片，看一看效果，先学会使用流程，以后再训练自己的模型。
注意：opencv-python 目前只有 4.4.0 版本适配了 YOLOv4
导入库
import numpy as np
import time
import cv2
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设置标签和标注颜色
LABELS = open("coco.names").read().strip().split("\n")
np.random.seed(666)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype="uint8")
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coco.names 内包含了很多目标标签，如 person、bicycle、car 等，且按一定顺序排列，里面基本包含了 Yolo 官方模型中可检测的对象。该文件可从以下链接中提取：https://gitee.com/public_sharing/ObjectDetection-YOLO/blob/master/coco.names
每个对象配备了不一样的颜色，以便在图片中标记时便于区分。
加载网络
# 导入 YOLO 配置和权重文件并加载网络：
net = cv2.dnn_DetectionModel('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
# 获取 YOLO 未连接的输出图层
layer = net.getUnconnectedOutLayersNames()
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yolov4.cfg 和 yolov4.weights 文件就是官方提供的模型，下载链接：https://pan.baidu.com/s/1XrcPHdp2_4c-dKge2Guw4w 提取码：xsxb 。如果失效，可以直接百度搜索 Yolov4模型下载，有很多人都分享出来了。
cv2.dnn_DetectionModel 是 opencv 4.1.2 开始新增的方法，用于加载网络。以前是使用 cv2.dnn.readNetFromDarknet ，此处使用也可以达到同样的效果。
getUnconnectedOutLayersNames() 用于提取输出图层的名称，yolo 含有很多的图层，可以使用 getLayerNames() 将所有图层的名称提取出来。但在这里，我们只需要使用 yolo 的最后输出图层。
检测图片
# 导入图片
image = cv2.imread('timg.jpg')
# 获取图片尺寸
(H, W) = image.shape[:2]# 从输入图像构造一个 blob，然后执行 YOLO 对象检测器的前向传递，给我们边界盒和相关概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416),swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
# 前向传递，获得信息
layerOutputs = net.forward(layer)
# 用于得出检测时间
end = time.time()
print("[INFO] YOLO took {:.6f} seconds".format(end - start))
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blobFromImage 用于对图像进行预处理cv2.dnn.blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop[, ddepth]]]]]])
- image：输入图像
- scalefactor：图像各通道数值的缩放比例
- size：输出图像的空间尺寸
- mean：用于各通道减去的值，以降低光照的影响
- swapRB：交换 RB 通道，默认为 False
- crop：图像裁剪，默认为 False。当值为 True 时，先按比例缩放，然后从中心裁剪成 size 尺寸
- ddepth：输出的图像深度，可选 CV_32F 或者 CV_8U
数据提取
boxes = []
confidences = []
classIDs = []# 循环提取每个输出层
for output in layerOutputs:# 循环提取每个框for detection in output:# 提取当前目标的类 ID 和置信度scores = detection[5:]classID = np.argmax(scores)confidence = scores[classID]# 通过确保检测概率大于最小概率来过滤弱预测if confidence > 0.5:# 将边界框坐标相对于图像的大小进行缩放，YOLO 返回的是边界框的中心(x, y)坐标，# 后面是边界框的宽度和高度box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")# 转换出边框左上角坐标x = int(centerX - (width / 2))y = int(centerY - (height / 2))# 更新边界框坐标、置信度和类 id 的列表boxes.append([x, y, int(width), int(height)])confidences.append(float(confidence))classIDs.append(classID)
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3 个列表内保存的内容：
- boxes：对象的边界框
- confidences ：YOLO 分配给对象的置信度值，较低的置信度值表示该对象可能不是网络认为的对象。上面的代码中将过滤掉小于 0.5 阈值的对象
- classIDs：检测到的对象的类标签
这样每个被提取出的对象，都确定了标签和区域坐标就、位置。接下来就是在图片中标记出来，便于我们观看。
标记显示
# 非最大值抑制，确定唯一边框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.3)
# 确定每个对象至少有一个框存在
if len(idxs) > 0:# 循环画出保存的边框for i in idxs.flatten():# 提取坐标和宽度(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])# 画出边框和标签color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("Tag", image)
cv2.waitKey(0)
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对于每个对象，Yolo 会框出 3 个左右的区域，我们只需要显示出最合适的区域。非最大值抑制，就是搜索出局部最大值，将置信度最大的框保存，其余剔除。
cv2.dnn.NMSBoxes(bboxes, scores, score_threshold, nms_threshold, eta=None, top_k=None)
- bboxes：一组边框
- scores：一组对应的置信度
- score_threshold：置信度的阈值
- nms_threshold：非最大抑制的阈值
之后将每个对象的方框和标签都画出来
结果展示：
完整代码
import numpy as np
import time
import cv2LABELS = open("coco.names").read().strip().split("\n")
np.random.seed(666)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(LABELS), 3), dtype="uint8")
# 导入 YOLO 配置和权重文件并加载网络：
net = cv2.dnn_DetectionModel('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
# 获取 YOLO 未连接的输出图层
layer = net.getUnconnectedOutLayersNames()
image = cv2.imread('timg.jpg')
# 获取图片尺寸
(H, W) = image.shape[:2]
# 从输入图像构造一个 blob，然后执行 YOLO 对象检测器的前向传递，给我们边界盒和相关概率
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416),swapRB=True, crop=False)
net.setInput(blob)
start = time.time()
# 前向传递，获得信息
layerOutputs = net.forward(layer)
# 用于得出检测时间
end = time.time()
print("YOLO took {:.6f} seconds".format(end - start))boxes = []
confidences = []
classIDs = []# 循环提取每个输出层
for output in layerOutputs:# 循环提取每个框for detection in output:# 提取当前目标的类 ID 和置信度scores = detection[5:]classID = np.argmax(scores)confidence = scores[classID]# 通过确保检测概率大于最小概率来过滤弱预测if confidence > 0.5:# 将边界框坐标相对于图像的大小进行缩放，YOLO 返回的是边界框的中心(x, y)坐标，# 后面是边界框的宽度和高度box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])(centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")# 转换出边框左上角坐标x = int(centerX - (width / 2))y = int(centerY - (height / 2))# 更新边界框坐标、置信度和类 id 的列表boxes.append([x, y, int(width), int(height)])confidences.append(float(confidence))classIDs.append(classID)
# 非最大值抑制，确定唯一边框
idxs = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.3)
# 确定每个对象至少有一个框存在
if len(idxs) > 0:# 循环画出保存的边框for i in idxs.flatten():# 提取坐标和宽度(x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])# 画出边框和标签color = [int(c) for c in COLORS[classIDs[i]]]cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)text = "{}: {:.4f}".format(LABELS[classIDs[i]], confidences[i])cv2.putText(image, text, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5, color, 1, lineType=cv2.LINE_AA)
cv2.imshow("Tag", image)
cv2.waitKey(0)
