maihuonglyan
New member
## sau
** Phát hiện đối tượng Yolo với Python và OpenCV **
Bạn chỉ nhìn một lần (Yolo) là một thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng để phát hiện nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Yolo là một mô hình học tập sâu được đào tạo trên một bộ dữ liệu hình ảnh lớn và nó có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng, bao gồm con người, động vật, xe hơi, v.v.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolo để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video bằng Python và OpenCV.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp cho bạn một liên kết đến một mô hình Yolo được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu nhanh chóng.
** Điều kiện tiên quyết **
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính với Python 3 được cài đặt
* Thư viện OpenCV
* Một mô hình yolo được đào tạo trước
**Bắt đầu**
Bước đầu tiên là cài đặt thư viện OpenCV.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web OpenCV.
Khi bạn đã cài đặt OpenCV, bạn có thể tải xuống mô hình Yolo được đào tạo trước từ trang web Yolo.Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng mô hình Yolov3-600x600, đây là một mô hình nhỏ và hiệu quả, có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng.
** Đang tải mô hình yolo **
Khi bạn đã tải xuống mô hình Yolo, bạn có thể tải nó vào Python bằng mã sau:
`` `Python
Nhập CV2
# Tải mô hình Yolo
net = cv2.dnn.readnet ("yolov3-600x600. weights", "yolov3-600x600.cfg")
`` `
** Phát hiện các đối tượng **
Bây giờ bạn đã tải mô hình Yolo, bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Để làm điều này, bạn sẽ cần chuyển một hình ảnh hoặc video cho mô hình Yolo.Mô hình Yolo sau đó sẽ xuất ra một danh sách các hộp giới hạn, mỗi hộp tương ứng với một đối tượng trong hình ảnh hoặc video.
Để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Tải hình ảnh
img = cv2.imread ("Image.jpg")
# Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh
Hộp, điểm số, lớp = net.detect (img, conf_threshold = 0,5)
# Vẽ các hộp giới hạn trên hình ảnh
Đối với hộp, điểm số, CLS trong zip (hộp, điểm số, lớp học):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (IMG, (X, Y), (X + W, Y + H), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (IMG, str (cls), (x, y - 10), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị hình ảnh
cv2.imshow ("hình ảnh", IMG)
CV2.waitkey (0)
`` `
Để phát hiện các đối tượng trong video, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Tạo đối tượng quay video
cap = cv2.videocapture ("video.mp4")
# Vòng lặp trên các khung trong video
Trong khi đúng:
# Nhận khung tiếp theo từ video
ret, frame = cap.read ()
# Phát hiện các đối tượng trong khung
hộp, điểm số, lớp = net.detect (frame, conf_threshold = 0,5)
# Vẽ các hộp giới hạn trên khung
Đối với hộp, điểm số, CLS trong zip (hộp, điểm số, lớp học):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (khung, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (frame, str (cls), (x, y - 10
=======================================
### #Yolo #Python #OpenCV #ObjectDetection #computervision
**YOLO Object Detection with Python and OpenCV**
You Only Look Once (YOLO) is a state-of-the-art object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently detect objects in images and videos. YOLO is a deep learning model that is trained on a large dataset of images, and it can be used to detect a wide variety of objects, including people, animals, cars, and more.
In this tutorial, we will show you how to use YOLO to detect objects in images and videos using Python and OpenCV. We will also provide you with a link to a pre-trained YOLO model that you can use to get started quickly.
**Prerequisites**
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with Python 3 installed
* The OpenCV library
* A pre-trained YOLO model
**Getting Started**
The first step is to install the OpenCV library. You can do this by following the instructions on the OpenCV website.
Once you have installed OpenCV, you can download a pre-trained YOLO model from the YOLO website. We recommend using the YOLOv3-600x600 model, which is a small and efficient model that can be used to detect a wide variety of objects.
**Loading the YOLO Model**
Once you have downloaded the YOLO model, you can load it into Python using the following code:
```python
import cv2
# Load the YOLO model
net = cv2.dnn.readNet("yolov3-600x600.weights", "yolov3-600x600.cfg")
```
**Detecting Objects**
Now that you have loaded the YOLO model, you can use it to detect objects in images and videos. To do this, you will need to pass an image or video to the YOLO model. The YOLO model will then output a list of bounding boxes, each of which corresponds to an object in the image or video.
To detect objects in an image, you can use the following code:
```python
# Load the image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Detect objects in the image
boxes, scores, classes = net.detect(img, conf_threshold=0.5)
# Draw the bounding boxes on the image
for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, str(cls), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Show the image
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
```
To detect objects in a video, you can use the following code:
```python
# Create a video capture object
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# Loop over the frames in the video
while True:
# Get the next frame from the video
ret, frame = cap.read()
# Detect objects in the frame
boxes, scores, classes = net.detect(frame, conf_threshold=0.5)
# Draw the bounding boxes on the frame
for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, str(cls), (x, y - 10
** Phát hiện đối tượng Yolo với Python và OpenCV **
Bạn chỉ nhìn một lần (Yolo) là một thuật toán phát hiện đối tượng tiên tiến có thể được sử dụng để phát hiện nhanh chóng và hiệu quả các đối tượng trong hình ảnh và video.Yolo là một mô hình học tập sâu được đào tạo trên một bộ dữ liệu hình ảnh lớn và nó có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng, bao gồm con người, động vật, xe hơi, v.v.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng Yolo để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video bằng Python và OpenCV.Chúng tôi cũng sẽ cung cấp cho bạn một liên kết đến một mô hình Yolo được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu nhanh chóng.
** Điều kiện tiên quyết **
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính với Python 3 được cài đặt
* Thư viện OpenCV
* Một mô hình yolo được đào tạo trước
**Bắt đầu**
Bước đầu tiên là cài đặt thư viện OpenCV.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trên trang web OpenCV.
Khi bạn đã cài đặt OpenCV, bạn có thể tải xuống mô hình Yolo được đào tạo trước từ trang web Yolo.Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng mô hình Yolov3-600x600, đây là một mô hình nhỏ và hiệu quả, có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng.
** Đang tải mô hình yolo **
Khi bạn đã tải xuống mô hình Yolo, bạn có thể tải nó vào Python bằng mã sau:
`` `Python
Nhập CV2
# Tải mô hình Yolo
net = cv2.dnn.readnet ("yolov3-600x600. weights", "yolov3-600x600.cfg")
`` `
** Phát hiện các đối tượng **
Bây giờ bạn đã tải mô hình Yolo, bạn có thể sử dụng nó để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh và video.Để làm điều này, bạn sẽ cần chuyển một hình ảnh hoặc video cho mô hình Yolo.Mô hình Yolo sau đó sẽ xuất ra một danh sách các hộp giới hạn, mỗi hộp tương ứng với một đối tượng trong hình ảnh hoặc video.
Để phát hiện các đối tượng trong một hình ảnh, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Tải hình ảnh
img = cv2.imread ("Image.jpg")
# Phát hiện các đối tượng trong hình ảnh
Hộp, điểm số, lớp = net.detect (img, conf_threshold = 0,5)
# Vẽ các hộp giới hạn trên hình ảnh
Đối với hộp, điểm số, CLS trong zip (hộp, điểm số, lớp học):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (IMG, (X, Y), (X + W, Y + H), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (IMG, str (cls), (x, y - 10), cv2.font_hershey_simplex, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Hiển thị hình ảnh
cv2.imshow ("hình ảnh", IMG)
CV2.waitkey (0)
`` `
Để phát hiện các đối tượng trong video, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `Python
# Tạo đối tượng quay video
cap = cv2.videocapture ("video.mp4")
# Vòng lặp trên các khung trong video
Trong khi đúng:
# Nhận khung tiếp theo từ video
ret, frame = cap.read ()
# Phát hiện các đối tượng trong khung
hộp, điểm số, lớp = net.detect (frame, conf_threshold = 0,5)
# Vẽ các hộp giới hạn trên khung
Đối với hộp, điểm số, CLS trong zip (hộp, điểm số, lớp học):
X, Y, W, H = Hộp
CV2.Rectangle (khung, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.puttext (frame, str (cls), (x, y - 10
=======================================
### #Yolo #Python #OpenCV #ObjectDetection #computervision
**YOLO Object Detection with Python and OpenCV**
You Only Look Once (YOLO) is a state-of-the-art object detection algorithm that can be used to quickly and efficiently detect objects in images and videos. YOLO is a deep learning model that is trained on a large dataset of images, and it can be used to detect a wide variety of objects, including people, animals, cars, and more.
In this tutorial, we will show you how to use YOLO to detect objects in images and videos using Python and OpenCV. We will also provide you with a link to a pre-trained YOLO model that you can use to get started quickly.
**Prerequisites**
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with Python 3 installed
* The OpenCV library
* A pre-trained YOLO model
**Getting Started**
The first step is to install the OpenCV library. You can do this by following the instructions on the OpenCV website.
Once you have installed OpenCV, you can download a pre-trained YOLO model from the YOLO website. We recommend using the YOLOv3-600x600 model, which is a small and efficient model that can be used to detect a wide variety of objects.
**Loading the YOLO Model**
Once you have downloaded the YOLO model, you can load it into Python using the following code:
```python
import cv2
# Load the YOLO model
net = cv2.dnn.readNet("yolov3-600x600.weights", "yolov3-600x600.cfg")
```
**Detecting Objects**
Now that you have loaded the YOLO model, you can use it to detect objects in images and videos. To do this, you will need to pass an image or video to the YOLO model. The YOLO model will then output a list of bounding boxes, each of which corresponds to an object in the image or video.
To detect objects in an image, you can use the following code:
```python
# Load the image
img = cv2.imread("image.jpg")
# Detect objects in the image
boxes, scores, classes = net.detect(img, conf_threshold=0.5)
# Draw the bounding boxes on the image
for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(img, str(cls), (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)
# Show the image
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
```
To detect objects in a video, you can use the following code:
```python
# Create a video capture object
cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
# Loop over the frames in the video
while True:
# Get the next frame from the video
ret, frame = cap.read()
# Detect objects in the frame
boxes, scores, classes = net.detect(frame, conf_threshold=0.5)
# Draw the bounding boxes on the frame
for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
x, y, w, h = box
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(frame, str(cls), (x, y - 10
