基于OpenCV和YOLOv3的目标检测实例应用

一、前言

YOLOv3是当前非常流行的目标检测算法,它的检测速度很快,同时准确度也比较高,适合在工业上进行应用。在网上,已有大量的博文来介绍YOLOv3的基本原理,因此,在本文中不再对原理方面做过多的描述了,接下来我们学习如何在OpenCV上使用目前较为先进的目标检测技术YOLOv3来对图像中的目标进行检测。

二、应用

在我们平时的目标检测中,常见的检测对象有图片和视频流两种方式,但由于本平台目前仅支持腾讯视频、优酷视频、哔哩哔哩视频上传,所以下面就只给出使用YOLOv3目标检测算法对图片进行的测试。
先找一张目标属于同类的图片进行测试,结果如下:
测试前:
在这里插入图片描述
测试后

在这里插入图片描述
接着再测试一张包含着不同类别的图片:
测试前:
在这里插入图片描述
测试后:
在这里插入图片描述

三、总结

从上面测试后的图中可以看出,使用YOLOv3目标检测算法对图片中的物体检出率以及检出后的准确率都比较高,图片左上角所显示的实时性相比其它的目标检测算法也是较快的。

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