简单几步实现Keras下使用YOLO V3目标检测

YOLO V3的介绍很多，本文不再详述，仅列举在keras下完成目标检测需要的几个步骤。

1、从GitHub下载项目https://github.com/qqwweee/keras-yolo3，解压缩到yolo3目录；

2、下载 YOLOv3 权重wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights，并拷贝到yolo3目录中；

3、转换为keras模型，打开终端，进入yolo3目录，输入

python3 convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

4、进行图像检测

from yolo import YOLO
from PIL import Image 
yolo = YOLO()
image = Image.open("th.jpg")
r_image = yolo.detect_image(image)
r_image.show()

在yolo3目录中存放了一张名为th的企鹅图片，检测结果如下

同时有检测结果输出，格式为：类别 概率 (中心坐标X，中心坐标Y) (边界框宽，边界框高)

Found 2 boxes for img

bird 0.62 (89, 65) (249, 312)

bird 1.00 (279, 80) (388, 322)

如果需要摄像头实时识别，可通过opencv调用。