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

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