- 本文目录导读：
- 1、前言
- 2、准备工作
- 3、代码实现
- 4、运行程序
- 5、小结
- 6、为您分享
前言
在机器学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测算法。它的优点在于快速、准确、易于实现等。本文将介绍如何在Ubuntu系统上使用C代码调用YOLO进行目标检测。
准备工作
在开始之前，需要先安装一些必要的软件和库：
1. 安装OpenCV库
```
sudo apt-get install libopencv-dev
2. 安装CUDA和cuDNN
如果你的机器上有NVIDIA显卡，可以通过以下命令安装CUDA和cuDNN：
sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit
3. 下载YOLOv3模型
我们需要下载YOLOv3的预训练模型，可以从官方网站上下载：
wget
代码实现
我们将使用C语言编写一个程序，调用OpenCV库和YOLO模型进行目标检测。下面是代码实现的主要步骤：
1. 加载模型
我们首先需要加载预训练的YOLOv3模型。可以使用OpenCV提供的dnn模块来加载模型：
```c
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNetFromDarknet("yolov3.cfg", "yolov3.weights");
2. 加载图片
我们需要加载待检测的图片，并将其转换成一个4维张量，以便于输入到模型中：
cv::Mat image = cv::imread("test.jpg");
cv::Mat blob = cv::dnn::blobFromImage(image, 1/255.0, cv::Size(416, 416), cv::Scalar(0,0,0), true, false);
3. 输入模型
将张量输入到模型中，并获取模型的输出结果：
net.setInput(blob);
std::vector outs;
net.forward(outs, net.getUnconnectedOutLayersNames());
4. 解析输出
我们需要解析模型的输出结果，得到检测到的目标信息：
std::vector classIds;
std::vector confidences;
std::vector boxes;
for (int i = 0; i
{
float* data = (float*)outs[i].data;
for (int j = 0; j
{
cv::Mat scores = outs[i].row(j).colRange(5, outs[i].cols);
cv::Point classIdPoint;
double confidence;
cv::minMaxLoc(scores, 0, &confidence, 0, &classIdPoint);
if (confidence > 0.5)
{
int centerX = (int)(data[0] * image.cols);
int centerY = (int)(data[1] * image.rows);
int width = (int)(data[2] * image.cols);
int height = (int)(data[3] * image.rows);
int left = centerX - width / 2;
int top = centerY - height / 2;
classIds.push_back(classIdPoint.x);
confidences.push_back((float)confidence);
boxes.push_back(cv::Rect(left, top, width, height));
}
}
}
5. 绘制结果
最后，我们可以将检测到的目标信息绘制到原图上：
std::vector classNames = {"person", "car", "truck", "bus", "motorbike", "bicycle"};
for (size_t i = 0; i
cv::Rect box = boxes[i];
cv::rectangle(image, box, cv::Scalar(0, 0, 255), 2);
std::ostringstream ss;
ss
cv::String conf(ss.str());
cv::String label = classNames[classIds[i]] + ": " + conf;
int baseLine;
cv::Size labelSize = cv::getTextSize(label, cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, &baseLine);
cv::rectangle(image, cv::Point(box.x, box.y - labelSize.height),
cv::Point(box.x + labelSize.width, box.y + baseLine),
cv::Scalar(255, 255, 255), cv::FILLED);
cv::putText(image, label, cv::Point(box.x, box.y),
cv::FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, cv::Scalar(0,0,0));
cv::imshow("result", image);
cv::waitKey(0);
运行程序
我们将上述代码保存为一个C++文件，编译运行即可：
g++ -std=c++11 detect.cpp `pkg-config opencv --cflags --libs` -o detect
./detect
小结
本文介绍了如何在Ubuntu系统上使用C代码调用YOLO进行目标检测。需要注意的是，在使用YOLO进行目标检测时，需要有一定的GPU计算能力，否则速度会非常慢。
为您分享
在Ubuntu系统上，可以使用Ctrl+Alt+T快捷键打开终端。
