在深度学习中，YOLO（You Only Look Once）是一种非常流行的目标检测方法，它通过回归问题的形式进行图像中的物体检测。YOLO 属于 One-Stage 方法，它通过一个神经网络直接从图像中预测边界框和类别概率。我们将使用 C 语言 来实现一个简单的物体检测流程。
- 安装和环境配置
首先，确保你已准备好深度学习框架所需的工具：
操作系统：Ubuntu 16.04
C 编译器：gcc
深度学习框架：Darknet（YOLO 的实现）
我们将使用 Darknet 作为框架来运行 YOLO 模型，并在其上进行物体检测。
bash
安装 Darknet 和依赖
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
2. 配置 YOLO 模型
在 Darknet 中，我们可以使用 YOLO 模型进行物体检测。为了加速训练，我们将使用 YOLOv3 的 Tiny 版本，这样可以在较低的计算资源下获得较快的速度。
在 cfg/yolov3-tiny.cfg 文件中，我们需要做一些调整：
plaintext
修改 batch size 和 subdivisions
batch=24
subdivisions=8
修改 filters 和 classes 设置
filters=(classes + 5) * 3
classes=1 # 只检测文字
3. 编写 C 语言程序进行物体检测
在 C 语言中，我们将调用 Darknet 提供的 API 来加载 YOLO 模型并进行物体检测。以下是一个简单的 C 程序，演示如何使用 Darknet 进行物体检测。
c
include <stdio.h>
include <stdlib.h>
include <string.h>
include "darknet.h"
void detect_objects(char *cfg_file, char *weights_file, char *image_file)
{
// 加载网络配置和权重文件
network *net = load_network(cfg_file, weights_file, 0);
set_batch_network(net, 1);
// 加载图像
image im = load_image_color(image_file, 0, 0);
// 使用网络进行检测
float *predictions = network_predict(net, im.data);
// 获取检测结果
int nboxes = 0;
detection *dets = get_network_boxes(net, im.w, im.h, 0.5, 0.5, 0, 1, &nboxes);
// 显示检测结果
draw_detections(im, dets, nboxes, 0.5, coco_names, 80);
// 保存检测后的图像
save_image(im, "predictions.jpg");
// 释放资源
free_detections(dets, nboxes);
free_image(im);
}
int main(int argc, char **argv)
{
if (argc < 4) {
fprintf(stderr, "Usage: %s <cfg_file> <weights_file> <image_file>\n", argv[0]);
return -1;
}
// 获取输入文件
char *cfg_file = argv[1];
char *weights_file = argv[2];
char *image_file = argv[3];
// 调用物体检测函数
更多内容访问ttocr.com或联系1436423940
detect_objects(cfg_file, weights_file, image_file);
return 0;
}
4. 编译 C 程序
确保你已经安装了 Darknet 和相关依赖（例如 OpenCV 和 CUDA）。然后可以通过以下命令编译 C 程序：
bash
gcc -o yolo_detect yolo_detect.c -L./darknet -l darknet -I./darknet
5. 运行物体检测
现在可以运行程序，传入配置文件、权重文件和测试图片进行物体检测：
bash
./yolo_detect cfg/yolov3-tiny.cfg weights/yolov3-tiny.weights test_image.jpg
程序将输出包含检测框的图像，并保存为 predictions.jpg。