11、计算机视觉与自然语言处理技术实践指南

计算机视觉与自然语言处理技术实践指南

1. YOLO目标检测原理与实践

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法。它通过一次查看图像，将图像划分为网格，再使用边界框对网格进行细分。首先确定边界框内是否存在目标，然后确定目标的类别。通过在算法中加入预过滤器，筛选出非目标部分，从而显著加快搜索速度。

实践步骤如下：
1. 导入库和设置变量 ：打开 yolov3.txt 文件，该文件包含预训练库的类别。创建随机颜色数组区分不同目标。导入库并设置相机为计算机的第一个相机。设置阈值并缩放图像，确保图像大小能被分类器识别。
2. 定义输出层和创建边界框 ：根据置信阈值创建边界框，使用这些边界框在图像周围绘制矩形，并将图像和标记文本传递回图像处理器。
3. 主图像处理循环 ：调用Yolo函数，在清理资源前运行主循环进行YOLO分析。

以下是简易示例代码：

# 导入相关库
import cv2
import numpy as np

# 读取类别文件
classes = []
with open('yolov3.txt', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')

# 设置相机
cap = cv2.V