如何实现“Java YOLOv3 OpenCV”
1. 整体流程
下表展示了实现“Java YOLOv3 OpenCV”的整体流程：
| 步骤 | 内容 |
|---|---|
| 1 | 下载 YOLOv3 权重文件和配置文件 |
| 2 | 导入 OpenCV 库 |
| 3 | 加载模型 |
| 4 | 读取输入图像 |
| 5 | 图像预处理 |
| 6 | 目标检测 |
| 7 | 绘制检测结果 |
| 8 | 显示结果 |
2. 具体步骤
步骤1: 下载 YOLOv3 权重文件和配置文件
// 下载 YOLOv3 权重文件和配置文件
// 请将权重文件 yolov3.weights 和配置文件 yolov3.cfg 放置在项目路径下
步骤2: 导入 OpenCV 库
// 导入 OpenCV 库
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.MatOfFloat;
import org.opencv.core.MatOfInt;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.dnn.Dnn;
步骤3: 加载模型
// 加载模型
String modelConfiguration = "yolov3.cfg";
String modelWeights = "yolov3.weights";
Net net = Dnn.readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights);
步骤4: 读取输入图像
// 读取输入图像
Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");
步骤5: 图像预处理
// 图像预处理
Mat blob = Dnn.blobFromImage(image, 1.0, new Size(416, 416), new Scalar(0), true, false);
net.setInput(blob);
步骤6: 目标检测
// 目标检测
Mat detections = net.forward();
步骤7: 绘制检测结果
// 绘制检测结果
float confidenceThreshold = 0.5f;
for (int i = 0; i < detections.rows(); ++i) {
double confidence = detections.get(i, 2)[0];
if ((float)confidence > confidenceThreshold) {
int classId = (int)detections.get(i, 1)[0];
int x = (int)(detections.get(i, 3)[0] * image.cols());
int y = (int)(detections.get(i, 4)[0] * image.rows());
int width = (int)(detections.get(i, 5)[0] * image.cols());
int height = (int)(detections.get(i, 6)[0] * image.rows());
Imgproc.rectangle(image, new Point(x, y), new Point(x + width, y + height), new Scalar(0, 255, 0), 2);
}
}
步骤8: 显示结果
// 显示结果
Imgcodecs.imwrite("output.jpg", image);
示例代码
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.core.Size;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.MatOfFloat;
import org.opencv.core.MatOfInt;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
import org.opencv.dnn.Dnn;
public class YOLOv3ObjectDetection {
public static void main(String[] args) {
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 下载 YOLOv3 权重文件和配置文件
// 请将权重文件 yolov3.weights 和配置文件 yolov3.cfg 放置在项目路径下
// 导入 OpenCV 库
// 加载模型
String modelConfiguration = "yolov3.cfg";
String modelWeights = "yolov3.weights";
Net net = Dnn.readNetFromDarknet(modelConfiguration, modelWeights);
// 读取输入图像
Mat image = Imgcodecs.imread("input.jpg");
// 图像预处理
Mat blob = Dnn.blobFromImage(image, 1.0, new Size(416
