YOLOv3 Object Detection with OpenCV

YOLOv3-Detección-de-objetos-con-OpenCV

Este proyecto implementa un clasificador de detección de objetos de imágenes y videos utilizando modelos yolov3 previamente entrenados. Los modelos yolov3 están tomados del documento oficial yolov3 que se publicó en 2018. La implementación de yolov3 es de darknet. Además, este proyecto implementa una opción para realizar clasificación en tiempo real mediante la cámara web.

¿Cómo utilizar?

1. Clonar el repositorio

 git clone https://github.com/iArunava/YOLOv3-Object-Detection-with-OpenCV.git

2. Mover al directorio

 cd YOLOv3-Object-Detection-with-OpenCV

3. Para inferir sobre una imagen que está almacenada en su máquina local

 python3 yolo.py --image-path='/path/to/image/'

4. Para inferir un vídeo almacenado en su máquina local

 python3 yolo.py --video-path='/path/to/video/'

5. Para inferir en tiempo real en la cámara web

 python3 yolo.py

Nota: Esto funciona considerando que tiene los archivos config y weights en el directorio yolov3-coco.
Si los archivos están ubicados en otro lugar, mencione la ruta al llamar a yolov3.py . Para más detalles

 yolo.py --help

Inferencia sobre imágenes

Inferencia en vídeo

Haga clic en la imagen para reproducir el vídeo en YouTube

Inferencia en tiempo real

Haga clic en la imagen para reproducir el vídeo en YouTube

Referencias

1. PyImageSearch Detección de objetos YOLOv3 con OpenCV Blog

Licencia

El código de este proyecto se distribuye bajo la licencia MIT.