11、计算机视觉与自然语言处理技术实战

计算机视觉与自然语言处理技术实战

1. YOLO目标检测算法原理与实现

YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，它只需对图像进行一次扫描，就能完成目标的检测与分类。其工作原理如下：
- 图像划分 ：将输入图像分割成网格，再用边界框对网格进行细分。
- 目标判断 ：首先确定边界框内是否存在目标，然后判断目标的类别。
- 预过滤优化 ：通过在算法中加入预过滤器，筛选出非目标区域，从而显著提高搜索速度。

在实际应用中，实现YOLO目标检测的步骤如下：
1. 导入库与设置变量 ：打开 yolov3.txt 文件获取预训练库的类别信息，创建随机颜色数组区分不同目标，导入所需库并设置摄像头，同时设置阈值和缩放图像，确保图像大小能被分类器识别。
2. 定义输出层与创建边界框 ：根据置信阈值创建边界框，并在图像周围绘制矩形框，将图像和标注文本传递给图像处理器。
3. 主循环处理 ：主图像处理循环调用Yolo函数，在清理资源前完成YOLO分析。

2. 使用NVIDIA Jetson Nano进行目标检测

NVIDIA Jetson Nano是一款价格实惠（99美元）的开发板，具有强大的GPU计算能力，适合用于目标检测任务。
- 准备工作
1. 准备NVIDIA Jetso