Windows下Python+基于Keras的yolov3环境搭建

环境很重要

YOLOv3用的都是低版本的。

推荐以下版本：

安装keras

 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras==2.1.5

安装tensorflow

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==1.12.0

安装Pillow

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Pillow==7.2.0

安装matplotlib

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

安装 ffmpeg

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ffmpeg

安装opencv

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==4.5.5.64

安装numpy

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy==1.16.0

安装h5py

pip install h5py==2.9.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载yolov3工程及权重文件

YOLOv3工程代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

权重文件：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

把权重文件放在keras-yolo3-master目录下

pycharm配置yolov3工程 把权重文件转换成h5文件

点击左下方的 Terminal (和IDLE一个功能，就是命令行)，输入并回车等待：

 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

最后会显示有句提示：Saved Keras model to model_data/yolo.h5 

测试：方式一

在工程目录下新建一个py程序，名字自拟如testYolov3，粘贴下面的代码：

from yolo3.model import yolo_body
from keras.layers import Input
from yolo import YOLO
from PIL import Image
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
 
 
yolo = YOLO()
 
while True:
    img = 'img/0.jpg'
    try:
        image = Image.open(img)
    except:
        print('Open Error!')
        continue
    else:
        rel_image = yolo.detect_image(image)
        rel_image.show()
yolo.close_session()

再在工程目录下新建img文件夹，并放入一张照片，命名为0.jpg 

运行 testYolov3程序：

 至此yolov3配置完成

参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_41967600/article/details/107753260

 方式二

在终端输入python yolo_video.py --image 之后输入图片路径即可如：img.jpg。