Обнаружение объектов с использованием модели YOLO v2/v3

Этот репозиторий содержит код для выполнения обнаружения объектов с использованием модели YOLO (You Only Look Once) v2/v3. Для различных операций используются библиотеки OpenCV, NumPy и argparse.

Начало работы

Для начала работы выполните следующие шаги:

1. Клонируйте репозиторий на свой компьютер.
2. Установите необходимые библиотеки, выполнив следующую команду:

pip install opencv-python numpy argparse

3. Скачайте файлы конфигурации и весов модели YOLO. Разместите их в соответствующих каталогах:

• Файл конфигурации модели (cfg/.cfg)
• Файл весов модели (weights/.weights)

4. Запустите скрипт с помощью следующей команды:

python object_detection.py

Использование

Скрипт предоставляет два метода обнаружения объектов:

1. Метод веб-камеры: Установите в переменную method значение 0, чтобы использовать веб-камеру в качестве источника видео.
2. Метод камеры телефона: Установите в переменную method значение 1 и укажите IP-адрес и порт камеры телефона в переменных ip и port соответственно. Скрипт будет отображать результаты обнаружения объектов в режиме реального времени на экране. Нажмите клавишу 'q' для остановки выполнения.

Настройка

Вы можете настроить скрипт в соответствии с вашими требованиями. Вы можете изменить порог уверенности и порог подавления немаксимальных значений, изменив переменные confidence_threshold и nms_threshold соответственно.

Зависимости

• Python 3.x
• OpenCV
• NumPy
• argparse

Лицензия

Этот проект лицензирован в соответствии с MIT License.

Примечание

Пожалуйста, убедитесь, что у вас есть необходимые файлы и зависимости перед запуском скрипта. Если у вас возникнут вопросы или проблемы, не стесняйтесь задавать их в разделе Issues этого репозитория.

Примечание: Замените username/repository на фактическое имя вашего репозитория в ссылке выше.

Приятного использования обнаружения объектов с помощью модели YOLO v2/v3!

---

Object Detection using YOLO v2/v3

This repository contains code for performing object detection using the YOLO (You Only Look Once) v2/v3 model. It utilizes the OpenCV, NumPy, and argparse libraries for various operations.

Getting Started

To get started, follow the steps below:

1. Clone the repository to your local machine.
2. Install the required libraries by running the following command:

pip install opencv-python numpy argparse

3. Download the YOLO model configuration and weights files. Place them in the appropriate directories:

• Model configuration file (cfg/.cfg)
• Model weights file (weights/.weights)

4. Run the script using the following command:

python object_detection.py

Usage

The script provides two methods for object detection:

1. Webcam Method: Set in the method variable to 0 to use the webcam as the video source.
2. Phone Camera Method: Set in the method variable to 1 and provide the IP address and port of the phone camera in the ip and port variables, respectively. The script will display the real-time object detection results on the screen. Press the 'q' key to stop the execution.

Customization

Feel free to customize the script as per your requirements. You can adjust the confidence threshold and non-maxima suppression threshold by modifying the confidence_threshold and nms_threshold variables, respectively.

Dependencies

• Python 3.x
• OpenCV
• NumPy
• argparse

License

This project is licensed under the MIT License.

Note

Please make sure you have the necessary files and dependencies before running the script. If you encounter any issues, feel free to raise them in the Issues section of this repository.

Note: Remember to replace username/repository with your actual repository name in the above link.

Enjoy object detection using YOLO v2/v3!