高大上的YOLOV3对象检测算法，使用python也可轻松实现

继续我们的目标检测算法的分享，前期我们介绍了SSD目标检测算法的python实现以及Faster-RCNN目标检测算法的python实现以及yolo目标检测算法的darknet的window环境安装，本期我们简单介绍一下如何使用python来进行YOLOV3的对象检测算法

YOLOV3的基础知识大家可以参考往期文章，本期重点介绍如何使用python来实现

1、初始化模型

14-16 行：

模型的初始化依然使用cv下的DNN模型来加载模型，需要注意的是CV的版本需要大于342

5-8行：

初始化模型在coco上的label以便后期识别使用

10-12行：

初始化显示方框的颜色

2、加载，进行识别

输入识别的进行识别，这部分代码跟往期的SSD 以及RCNN目标检测算法类似

19-20行：输入，获取的长度与宽度

25-29行：计算的blob值，输入神经网络，进行前向反馈预测

只不过netforward里面是ln， 神经网络的所有out层

3、遍历所有的out层，获取检测的label与置信度

遍历out层，获取检测到的label值以及置信度，检测到这里YOLOV3以及把所有的检测计算完成，但是由于yolov3对重叠或者靠的比较近的检测存在一定的问题，使用YOLOV3使用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界

竟然把墨镜识别了手机，体现了YOLOV3在重叠识别的缺点

4、应用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界，显示

56： 使用 非最大值抑制来抑制弱的重叠边界

58-59行：遍历所有

61-62行：提取检测的BOX

64-68行：显示信息

70-71行：显示

利用python来实现YOLOV3，与SSD 以及RCNN代码有很多类似的地方，大家可以参考往期的文章进行对比学习，把代码执行一遍

进行视频识别的思路：从视频中提取，进行识别，识别完成后，再把识别的结果实时体现在视频中，这部分代码结合前期的视频识别，大家可以参考多进程视频实时识别篇，因为没有多进程，检测速度很慢，视频看着比较卡

1、初始化模型以及视频流

2、从视频中提取，进行的blob值计算，进行神经网络的预测

3、提取检测到的置信度以及ID值

4、 应用非最大值抑制来抑制弱的重叠边界，显示

5、关闭资源，显示处理信息

每个目标检测算法都有自己的优缺点，个人感觉，在精度要求不是太高的情况下SSD检测算法可以实现较快的速度实现，毕竟精度差不多的情况下，我们希望速度越快越好

Python开发软件可根据其用途不同分为两种，一种是Python代码编辑器，一种是Python集成开发工具，两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率，以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。

一、Python代码编辑器

1SublimeText

SublimeText是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！

2Vim

Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！

3Atom

Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！

4GNUEmacs

GNUEmacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器，使用强大的Lisp编程语言进行定制，并为Python开发提供各种定制脚本，是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器，一直萦绕在UNIX周围。

5VisualStudioCode

VisualStudioCode是一款兼容Linux、MacOSX和Windows平台的全功能代码编辑器，可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置，对于Python的支持可以在VisualStudioCode中安装插件，只需快速点击按钮即可成功安装，且可自动识别Python安装和库。

二、Python集成开发环境

1PyCharm

PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、MacOSX系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！

2EclipsePyDev

PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“EclipseMarketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！

3VisualStudio

VisualStudio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在VisualStudio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是VisualStudio不支持Linux平台！

4Spyder

Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。

5Thonny

Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！

Python是世界上功能最多，功能最强大的编程语言之一。通过Python，可以编写自己的应用程序，创建 游戏 ，设计算法，甚至编程机器人。而且Python的热度现在一直高居不下，比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。

清华北大教授万赞Python全集视频教程，这就是你需要的

如果你想选择一种语言来入门编程，那么Python绝对是首选！其非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读理解。编程简单直接，更适合初学编程者，让其专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上，比起JAVA、C#和C/C++这些编程语言相对容易很多。

因此，即使是非计算机专业或者没有基础的小白，也能分分钟入门。

但是呢，前提是一定要坚持学习！！！

阶段一：Python基础知识和高级特性

阶段二：Linux基础

阶段三：数据库原理和sql优化

阶段四：前端web开发

阶段五：Python Web后端开发

阶段六：爬虫和数据分析

阶段七：Python人工智能

Python基础语法的掌握

清华北大教授万赞Python全集视频教程，这就是你需要的

1 Python基础语法的掌握是必备技能，认识到了Python语言的优雅，即使你之前用过其他开发语言，也会转到Python的行列中

2 掌握字符串的解析

3 未来你会意识到各种各样的程序直接就是把字符串传来传去，包括海量日志分析，日志即字符串，所以字符串 *** 作就是未来做项目的基础对文件的 *** 作

4 Linux中一切皆文件，对文件的 *** 作掌握了那么你会发现在此时你有能力将之前的Linux中的Shell脚本改写成Python脚本，至于为啥要改写？脚本更加简洁、易读嘛！

5 掌握面向对象的思想

6 面向对象思想对于开发程序员来说，不管未来你选择做哪一方面，使用什么语言开发，都是必须要掌握的，对于一个开发企业级的持续可扩展的项目至关重要

7 掌握常见设计模式和排序算法

8 设计模式的掌握可以让你的项目变得更好维护，是一种经验的总结，排序算法很多种，项目经常会有取TopN的需求，所以常见设计模式和算法排序面试官们很喜欢问，也是为后面的项目打好一个扎实的基础

下面是北京大学毕业的高琪老师亲手打造的python学习路线和视频。共分为7大阶段

现在免费分享给大家哦！获取在文末！！！

清华北大教授万赞Python全集视频教程，这就是你需要的

清华北大教授万赞Python全集视频教程，这就是你需要的

第一阶段

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python开发基础和核心特性

1变量及运算符

2分支及循环

3循环及字符串

4列表及嵌套列表

5字典及项目练习

6函数的使用

7递归及文件处理

8文件

9面向对象

10设计模式及异常处理

11异常及模块的使用

12坦克大战

13核心编程

14高级特性

15内存管理

第二阶段

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数据库和linux基础

1并发编程

2网络通信

3MySQL

4Linux

5正则表达式

第三阶段

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web前端开发基础

1html基本标签

2css样式

3css浮动和定位

4js基础

5js对象和函数

6js定时器和DOM

7js事件响应

8使用jquery

9jquery动画特效

10Ajax异步网络请求

第四阶段

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Python Web框架阶段

1Django-Git版本控制

2Django-博客项目

3Django-商城项目

4Django模型层

5Django入门

6Django模板层

7Django视图层

8Tornado框架

第五阶段

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Python 爬虫实战开发

1Python爬虫基础

2Python爬虫Scrapy框架

以上这python自学教程我已经为大家打包准备好了，希望对正在学习的你有所帮助！

# coding:utf-8

import cv2

import numpy as np

import os

print("1")

vc = cv2VideoCapture("123mp4")

C = 1

print("2")

if vcisOpened():

rVal, frame = vcread()

else:

print("3")

rVal = False

while rVal:

print(C)

if C % 1000 == 0: # every 5 fps write frame to img

path='/image/'+str(C)+'jpg'

cv2imwrite(path, frame)

# cropped001 = frame2[0:300,300:600] #y change from 0 to 300 x change from 300 to 600

# cv2im write('/cropped/'+str(c)+'001jpg',cropped001)

print(C)

cv2waitKey(1)

C = C + 1

vcrelease()

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