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本节课你将学到

• YOLO算法的核心思想和工作原理
• 如何使用YOLO进行物体检测
• 构建一个简单的物体检测系统

开始之前

环境要求

• Python 3.8+
• 需要安装的包：opencv-python, numpy, matplotlib
• 硬件要求：推荐使用GPU（非必须）

前置知识

• 基本Python编程能力
• 了解卷积神经网络（CNN）的基本概念（第24讲内容）

核心概念

什么是目标检测？

目标检测就像教计算机"看"图片中的物体。它不仅要知道图片中有什么物体，还要知道这些物体在哪里（用方框标出来）。

类比说明：

• 图像分类：告诉你这张照片里有一只猫
• 目标检测：告诉你照片里有一只猫，并指出猫在照片的哪个位置（用方框标出）

YOLO算法简介

YOLO（You Only Look Once）是一种快速的目标检测算法。它的特点是：

1. 速度快：像它的名字一样，只需要"看一次"图片就能检测出所有物体
2. 端到端：直接从图片输入到检测结果输出
3. 实时性：可以在视频中实时检测物体（如自动驾驶、监控系统）

YOLO工作原理：

1. 将图片分成网格（如7x7）
2. 每个网格预测若干个边界框（bounding box）和对应的物体类别
3. 通过非极大值抑制（NMS）去除重复的预测框

代码实战

1. 安装必要的库

# 安装OpenCV（用于图像处理）
# 在命令行中运行：
# pip install opencv-python numpy matplotlib

2. 加载预训练的YOLO模型

import cv2
import numpy as np# 下载YOLO的配置文件（yolov3.cfg）和权重文件（yolov3.weights）
# 可以从这里下载：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
# 下载后放在项目文件夹的yolo/目录下# 加载YOLO模型
net = cv2.dnn.readNet("yolo/yolov3.weights", "yolo/yolov3.cfg")# 加载类别名称（80个类别）
with open("yolo/coco.names", "r") as f:classes = [line.strip() for line in f.readlines()]# 获取输出层名称
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

3. 进行目标检测

def detect_objects(img_path):# 读取图片img = cv2.imread(img_path)height, width, channels = img.shape# 预处理图片（缩放、归一化等）blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)# 输入网络进行预测net.setInput(blob)outs = net.forward(output_layers)# 解析检测结果class_ids = []confidences = []boxes = []for out in outs:for detection in out:scores = detection[5:]class_id = np.argmax(scores)confidence = scores[class_id]if confidence > 0.5:  # 只保留置信度大于50%的检测结果# 计算边界框坐标center_x = int(detection[0] * width)center_y = int(detection[1] * height)w = int(detection[2] * width)h = int(detection[3] * height)# 计算边界框的左上角坐标x = int(center_x - w / 2)y = int(center_y - h / 2)boxes.append([x, y, w, h])confidences.append(float(confidence))class_ids.append(class_id)# 应用非极大值抑制（NMS）去除重叠的边界框indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)# 绘制检测结果font = cv2.FONT_HERSHEY_PLAINcolors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))for i in range(len(boxes)):if i in indexes:x, y, w, h = boxes[i]label = str(classes[class_ids[i]])color = colors[class_ids[i]]cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)cv2.putText(img, label, (x, y + 30), font, 3, color, 3)# 显示结果cv2.imshow("Image", img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()# 保存结果cv2.imwrite("output/detection_result.jpg", img)print("检测结果已保存到 output/detection_result.jpg")

4. 运行检测

# 检测示例图片（请确保data目录下有测试图片）
detect_objects("data/test_image.jpg")

完整项目

项目文件结构：

lesson_31_yolo/
├── README.md
├── requirements.txt
├── main.py
├── yolo/
│   ├── yolov3.cfg
│   ├── yolov3.weights
│   └── coco.names
├── data/
│   └── test_image.jpg
└── output/└── detection_result.jpg

requirements.txt

opencv-python>=4.5.0
numpy>=1.19.0
matplotlib>=3.3.0

运行效果

控制台输出

检测结果已保存到 output/detection_result.jpg

生成的文件

• output/detection_result.jpg: 带有检测框和标签的图片

预期结果说明

1. 图片中的物体（如人、车、动物等）会被方框标出
2. 每个方框上方会显示物体类别名称
3. 只有置信度大于50%的物体才会被检测出来

常见问题

Q1: 出现 “No such file or directory” 错误

解决方法：

1. 确保yolo/目录下有yolov3.cfg、yolov3.weights和coco.names文件
2. 确保data/目录下有测试图片test_image.jpg
3. 检查文件路径是否正确

Q2: 检测结果不准确

解决方法：

1. 尝试调整置信度阈值（代码中的0.5）
2. 确保图片清晰，物体明显
3. 可以尝试使用更高分辨率的YOLO模型（如yolov3-tiny）

Q3: 运行速度很慢

解决方法：

1. 使用GPU加速（需要安装CUDA和cuDNN）
2. 使用更小的模型（如yolov3-tiny）
3. 减小输入图片的尺寸（修改代码中的(416, 416)为更小的值）

课后练习

• 尝试用摄像头实时检测物体（使用cv2.VideoCapture）
• 修改置信度阈值，观察检测结果的变化
• 尝试检测视频文件中的物体
• 添加新功能：统计图片中检测到的物体数量

技术支持

如遇问题，请检查：

1. 所有必需文件是否已下载并放在正确位置
2. OpenCV是否正确安装
3. 图片路径是否正确