源代碼來自小賽的文章，他的解釋更加詳細，這里我做記錄用鸠蚪。
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import numpyas np
import cv2as cv
import os
import time
yolo_dir ='/home/hessesummer/github/NTS-Net-my/yolov3'? # YOLO文件路徑
weightsPath = os.path.join(yolo_dir, 'yolov3.weights')# 權(quán)重文件
configPath = os.path.join(yolo_dir, 'yolov3.cfg')# 配置文件
labelsPath = os.path.join(yolo_dir, 'coco.names')# label名稱
imgPath = os.path.join(yolo_dir, 'test.jpg')# 測試圖像
CONFIDENCE =0.5? # 過濾弱檢測的最小概率
THRESHOLD =0.4? # 非最大值抑制閾值
# 加載網(wǎng)絡(luò)、配置權(quán)重
net = cv.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)# #? 利用下載的文件
print("[INFO] loading YOLO from disk...")# # 可以打印下信息
# 加載圖片、轉(zhuǎn)為blob格式樊破、送入網(wǎng)絡(luò)輸入層
img = cv.imread(imgPath)
blobImg = cv.dnn.blobFromImage(img, 1.0/255.0, (416, 416), None, True, False)# # net需要的輸入是blob格式的，用blobFromImage這個函數(shù)來轉(zhuǎn)格式
net.setInput(blobImg)# # 調(diào)用setInput函數(shù)將圖片送入輸入層
# 獲取網(wǎng)絡(luò)輸出層信息（所有輸出層的名字）唆铐，設(shè)定并前向傳播
outInfo = net.getUnconnectedOutLayersNames()# # 前面的yolov3架構(gòu)也講了哲戚，yolo在每個scale都有輸出，outInfo是每個scale的名字信息艾岂，供net.forward使用
start = time.time()
layerOutputs = net.forward(outInfo)# 得到各個輸出層的顺少、各個檢測框等信息，是二維結(jié)構(gòu)王浴。
end = time.time()
print("[INFO] YOLO took {:.6f} seconds".format(end - start))# # 可以打印下信息
# 拿到圖片尺寸
(H, W) = img.shape[:2]
# 過濾layerOutputs
# layerOutputs的第1維的元素內(nèi)容: [center_x, center_y, width, height, objectness, N-class score data]
# 過濾后的結(jié)果放入：
boxes = []# 所有邊界框（各層結(jié)果放一起）
confidences = []# 所有置信度
classIDs = []# 所有分類ID
# # 1）過濾掉置信度低的框框
for outin layerOutputs:# 各個輸出層
? ? for detectionin out:# 各個框框
# 拿到置信度
? ? ? ? scores = detection[5:]# 各個類別的置信度
? ? ? ? classID = np.argmax(scores)# 最高置信度的id即為分類id
? ? ? ? confidence = scores[classID]# 拿到置信度
# 根據(jù)置信度篩查
? ? ? ? if confidence > CONFIDENCE:
box = detection[0:4] * np.array([W, H, W, H])# 將邊界框放會圖片尺寸
? ? ? ? ? ? (centerX, centerY, width, height) = box.astype("int")
x =int(centerX - (width /2))
y =int(centerY - (height /2))
boxes.append([x, y, int(width), int(height)])
confidences.append(float(confidence))
classIDs.append(classID)
# # 2）應(yīng)用非最大值抑制(non-maxima suppression脆炎，nms)進一步篩掉
idxs = cv.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, CONFIDENCE, THRESHOLD)# boxes中，保留的box的索引index存入idxs
# 得到labels列表
with open(labelsPath, 'rt')as f:
labels = f.read().rstrip('\n').split('\n')
# 應(yīng)用檢測結(jié)果
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(labels), 3), dtype="uint8")# 框框顯示顏色叼耙，每一類有不同的顏色腕窥，每種顏色都是由RGB三個值組成的，所以size為(len(labels), 3)
if len(idxs) >0:
for iin idxs.flatten():# indxs是二維的筛婉，第0維是輸出層簇爆，所以這里把它展平成1維
? ? ? ? (x, y) = (boxes[i][0], boxes[i][1])
(w, h) = (boxes[i][2], boxes[i][3])
color = [int(c)for cin COLORS[classIDs[i]]]
cv.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), color, 2)# 線條粗細為2px
? ? ? ? text ="{}: {:.4f}".format(labels[classIDs[i]], confidences[i])
cv.putText(img, text, (x, y-5), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)# cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX字體風(fēng)格、0.5字體大小爽撒、粗細2px
cv.imshow('detected image', img)
cv.waitKey(0)
```
