我正在尝试通过暗网(AlexeyAB 或 pjreddie)训练 YOLO 对象检测，它非常适合通过
显示对象./darknet detector test cfg/obj.data cfg/yolo-obj.cfg yolo.weights data/test.jpg
我使用 160*30 的图像进行训练和测试。我还通过 Tiny-YOLOv2 和另一个模型做到了，它可以检测图像中的所有数字。
但是当我想显示训练重量的结果和如下所示的特定图像时，并且通过使用 Opencv dnn 模块，我无法正确显示所有对象(数字)。
YOLO Object Detection with OpenCV and Python
Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++)
YOLO object detection with OpenCV
YOLO object detection using OpenCV and Python
Exploring OpenCV’s Deep Learning Object Detection Library
但是当我检查它以获得更大的图像(1280 * 760)时，它可以显示结果。
板检测的正确输出:
最佳答案
我解决了。当我们想要使用 OpenCV 和 DNN 模块显示结果时，我们必须考虑原始图像的缩放比例。例如，当我有一个 160*30 输入图像时，首先我将其转换为 416*78(将宽度或高度之一调整为 416)。现在为了显示结果，我通过将高度乘以 416/78
关于python - 无法通过 OpenCV dnn 模块显示 YOLO 结果，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57337565/