YOLO (Solo miras una vez) es un popular algoritmo de detección de objetos en tiempo real y OpenCV es una biblioteca de visión por computadora de código abierto. La relación entre los dos es que OpenCV se puede utilizar para implementar y utilizar el algoritmo YOLO.
OpenCV proporciona varias funciones y herramientas para tareas de procesamiento de imágenes, visión por computadora y aprendizaje automático. Esto incluye soporte para la detección de objetivos. Sin embargo, OpenCV en sí no implementa directamente el algoritmo YOLO. Sin embargo, debido a la flexibilidad y la riqueza de funciones de OpenCV, los desarrolladores pueden utilizar las capacidades de OpenCV para preprocesar datos de imágenes, extraer funciones y realizar un posprocesamiento para usar con el algoritmo YOLO.
Normalmente, utilizar el algoritmo YOLO requiere los siguientes pasos:
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Preprocesamiento de imágenes: utilice OpenCV para cargar imágenes y realizar las operaciones de preprocesamiento necesarias, como cambiar el tamaño, recortar, convertir el espacio de color, etc.
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Extracción de características: ingrese la imagen preprocesada en el modelo YOLO para extraer las características de destino en la imagen. Este paso generalmente se implementa mediante marcos de aprendizaje profundo (como TensorFlow, PyTorch).
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Detección de objetivos: según el resultado del algoritmo YOLO, utilice la función OpenCV para analizar los resultados de la detección, incluida la ubicación, categoría y confianza del objetivo.
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Postprocesamiento: utilice herramientas OpenCV para posprocesar los resultados de la detección, como la supresión no máxima (supresión no máxima) para eliminar los cuadros delimitadores superpuestos y mejorar la precisión y confiabilidad de los resultados de la detección.
Por lo tanto, YOLO y OpenCV no son mutuamente excluyentes, sino herramientas que se pueden utilizar juntas. OpenCV proporciona funciones ricas de procesamiento de imágenes y visión por computadora que se pueden integrar con el algoritmo YOLO para lograr tareas de detección de objetivos en tiempo real.