在Yolov3 Tensorflow中未检测到任何内容

Question

这应该会识别图像中的汽车并在它们周围画出方块，我不知道为什么它不能工作……有人能给我一些提示吗？

没有检测到的代码和图像：IMAGE

import os
from cv2 import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import cvlib as cv
from cvlib.object_detection import draw_bbox


im =cv2.imread("C:\\Users\\gmobi\\PycharmProjects\\ComputerVisionStudent\\imagens\\carros.jpeg")
bbox, label, conf = cv.detect_common_objects(im)
output_image = draw_bbox(im, bbox, label, conf)
plt.imshow(output_image)
plt.show()
print('Number of cars in the image is ' + str(label.count('car')))

已安装的软件包：

Keras: 2.2.5

cvlib: 0.2.2

opencv-python: 4.1.1.26

tensorflow: 1.14.0

matplotlib: 3.1.1

来自git的源代码：https://github.com/sabiipoks/blog-posts/blob/master/Count_Number_of_Cars_in_Less_Than_10_Lines_of_Code_Using_Python.ipynb

我的设置：IMAGE

Answer 1

cvlib用于对象检测的网络是YoloV3。该网络期望获得RGB颜色空间的图像，而不是opencv cv2.imread返回的BGR颜色空间。

因此，我认为应该将图像的颜色空间从BGR转换为RGB。

im =cv2.imread("C:\\Users\\gmobi\\PycharmProjects\\ComputerVisionStudent\\imagens\\carros.jpeg")

im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB)

另一个原因可能是图像中对象的大小。Yolo的输入大小约为411x411像素，因此您的图像将在插入网络之前调整大小，而在调整大小后，对象将看起来很小。尝试裁剪图像，然后将其插入。

Im = im:412，:412，：