YOLO实践初探

学习了Andrew Ng 深度学习第三周卷积神经网络课程后，接着看了看YOLO论文，论文看得懵懵懂懂，沉不下心精雕细琢，手痒痒，迫不及待地想试一试YOLO效果。于是乎，在github上下载了ping星最多的YOLO代码qqwweee/keras-yolo3，正好是keras框架tensorflow后台。参考了知乎上Keras yoloV3 Windows安装调试 博文，分别测试了图像、视频、摄像头三种形式的图像识别与定位。记录下相关问题：

1. 图像

python yolo_video.py --image --input ''

 Input image filename: 输入图像文件名后，有识别，但图片未能显示。

 

 

2. 视频

 

python yolo_video.py --input videos/videofile.mp4

*.mp4格式的正常打开、识别和定位，而*.wmv不能打开

 

3. 摄像头

利用知乎上方法将detect_video(*)方法中cv2.VideoCapture(video_path)修改为

 if len(str(video_path)) == 1:
     vid = cv2.VideoCapture(int(video_path))
 else:
     vid = cv2.VideoCapture(video_path)

再用命令行可以调取摄像头，正常识别与定位

python yolo_video.py --input 1

其他博客，通常cv2.VideoCapture(0)为打开本机摄像头，我的id为1才行。

尝试了用DroidCam连接安卓手机摄像头（安装方法参考），USB模式未能成功连接，wifi模式正常连接。但一开始不知道怎么调用，用上面的设备id 方式未能调用成功。

在上述detect_video(*)中直接输入url成工调用。

 url = 'http://192.168.26.132:4747/video'
 vid = cv2.VideoCapture(url)

 

参考文献
1. qqwweee/keras-yolo3 https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
2. Keras yoloV3 Windows安装调试 https://zhuanlan.zhihu.com/p/41032873
3. 安卓手机当电脑摄像头(DroidCam网盘及使用方法) https://blog.csdn.net/allOwO/article/details/82630290