OpenCV 早在 3.x版本就涵盖 dnn 模块使用 OpenCV 能更簡别的直接运行已训练的深度学习模型，本次采用在目标检测中最强劲的 Yolo v3进行

当然还需准备测试的图片任意拍一张照片即可，下面推荐峩使用的两张测试照片

处理图像并获取 blob

setInput 函数将 blob输入到网络forward 函数输入网络输出层的名字来计算网络输出，本次计算中 output_layers 包含三个输出层的列表所以 outs 的值也是一个包含三个矩阵（array）的列表（list）

YOLO3对于一个 416 * 416 的输入图像，在每个尺度的特征图的每个网格设置3个先验框总共有 13 * 13 * 3 + 26 * 26 * 3 + 52 * 52 * 3 = 10647 个预测。每一个预测是一个(4+1+80)=85维向量这个85维向量包含边框坐标（4个数值），边框置信度（1个数值）对象类别的概率（对于COCO数据集，有80种对象）所以对于 detection 我们通过 detection[5:] 获取后 80 个数据（类似独热码），获取其最大值索引对应 coco.names 类别

我们打印 2 条具有非零元素的 80 个数据列表

在 80 个数据列表中存在一个最大的值，这个值为类别概率我们需要为这个值设定阈值，对于低概率进行舍弃使用 confidence 获取这个概率值，设置阈值为 0.5（对于 80 分類物体平均概率为 0.]，0.5这个值设定已经足够当然也可以设置更高的概率阈值）

从上面介绍可知 detection 85维向量包含边框坐标（4个数值），边框置信度（1个数值）对象类别的概率（对于COCO数据集，有80种对象）边框坐标是一个对输入图像尺寸大小的比例，需要乘以原输入图像才可获嘚像素坐标

打印一组边框坐标值与置信度

中心像素坐标 X 对原图宽比值: 0.
中心像素坐标 Y 对原图高比值: 0.
边界框的宽度 W 对原图宽比值: 0.
边界框的高度 H 對原图高比值: 0.

让同一类别颜色相同不同类别颜色不同

一、Python 代码图片识别

二、Python 代码摄像头识别

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