仅修改darknet.py对视频做目标检测

在Darknet框架中，自带的darknet.py可以使用weight、cfg、coco.data（或者voc.data）、coco.names（voc.names），以及在darknet路径下make生成的libdarknet.so（如图1），利用这些文件即可完成图片中的目标检测，并标出检测框。

图1

 

图2 darknet.py的主函数

 

 但是对于检测视频来说，darknet.py中的detect函数，第3个参数是“data/dog.jpg”，是图片带路径的文件名，而opencv读取视频是这样操作的：

cap = cv2.VideoCapture("test_video/cars.mp4")
frame_count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()

frame就是读取到的每一帧，而frame的格式是array数组，因此