yolov3 darknet demo视频测试目标设置为中文标签

砥砺未来

于 2019-05-23 15:19:22 发布

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分类专栏： darknet yolov3

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YHR14/article/details/90480657

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本文档介绍了如何在YoloV3的Darknet框架下，基于上一篇博客的修改对image.c文件进行进一步调整，包括添加ipl_to_image函数声明和image_to_ipl转换函数，以及修改draw_detections_cv_v3函数。随后，详细说明了编译darknet的步骤，包括make编译和运行demo，以检测视频test.mp4并设置阈值0.25。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

首先参考了此博客：https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaowenqiang/article/details/80289577

然后在此基础上进行了进一步修改。

一、在上一个博客修改基础上的image.c文件进一步修改。

添加ipl_to_image的函数声明：

#ifdef OPENCV
#define CHINESE
#include "opencv2/highgui/highgui_c.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc_c.h"
#include "opencv2/core/types_c.h"
#include "opencv2/core/version.hpp"
image ipl_to_image(IplImage* src);   //-------------添加ipl_to_image函数声明
#ifndef CV_VERSION_EPOCH
#include "opencv2/videoio/videoio_c.h"
#include "opencv2/imgcodecs/imgcodecs_c.h"
#include "http_stream.h"
#endif
#include "http_stream.h"
#endif

添加image_to_ipl转换函数：

/****添加image转换IplImage函数****/
void image_to_ipl(image p, IplImage* disp)
{
    image copy = copy_image(p);
    
    int x,y,k;

    int step = disp->widthStep;
    for(y = 0; y < p.h; ++y){
        for(x = 0; x < p.w; ++x){
            for(k= 0; k < p.c; ++k){
                disp->imageData[y*step + x*p.c + k] = (unsigned char)(get_pixel(copy,x,y,k)*255);
            }
        }
    }
    free_image(copy);
    return *disp;
}

修改draw_detections_cv_v3函数：