YOLO V3检测模型的测试

1.测试命令：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg backup/yolov3.weights data/person.jpg -thresh 0.4

2.darknet提供的Python接口

python python/darknet.py

（1）报错：

File "python/darknet.py", line 154
    print r
          ^

找到源码报错的地方 print r，原来是语法问题，这是python2的写法，我用的Python3.6，所以简单改下即可
改正： print(r)

（2）报错

Traceback (most recent call last):
  File "python/darknet.py", line 48, in <module>
    lib = CDLL("libdarknet.so", RTLD_GLOBAL)
  File "/home/liuze/anaconda3/lib/python3.6/ctypes/__init__.py", line 348, in __init__
    self._handle = _dlopen(self._name, mode)
OSError: libdarknet.so: cannot open shared object file: No such file or directory

这是链接库问题，改成自己编译出来的so文件的路径即可，源码中第48行

改正：lib = CDLL("/home/liuze/liuze/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet/libdarknet.so", RTLD_GLOBAL)

（3）报错

Traceback (most recent call last):
  File "python/darknet.py", line 151, in <module>
    net = load_net("cfg/tiny-yolo.cfg", "tiny-yolo.weights", 0)
ctypes.ArgumentError: argument 1: <class 'TypeError'>: wrong type

模型没换，要换成自己的模型

改正：

net = load_net("cfg/yolov3.cfg", "/home/liuze/liuze/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet/backup/yolov3.weights", 0)

换成自己的模型后还是报错，原因是load_net函数会将参数传给libdarknet.so库，而libdarknet.so库是用c/c++来写的，所以出现了这个错误。解决方法是在出错的字符串前面添加一个b就行了

net = load_net(b"cfg/yolov3.cfg", b"/home/liuze/liuze/catkin_ws/src/darknet_ros/darknet/backup/yolov3.weights", 0)

meta = load_meta(b"cfg/coco.data")

r = detect(net, meta, b"data/dog.jpg")

再次运行：

python python/darknet.py

我们看下这个结果，首先输出目标名称，接下来是置信度，后面括号中是矩形框的位置信息，前两个是中心点的坐标，后两个是边框的宽和高。

3.上面的结果可视化一下，打开darknet.py并在开头和结尾手动添加代码：

import cv2
import sys, os
import pdb

data = cv2.imread("data/dog.jpg")
for i in range(len(r)):
    cv2.rectangle(data, (int(r[i][2][0]-r[i][2][2]/2),int(r[i][2][1]-r[i][2][3]/2)), (int(r[i][2][0]+r[i][2][2]/2),int(r[i][2][1]+r[i][2][3]/2)),(0,255,0),2)
cv2.imshow("image",data)
cv2.waitKey(0)

重新运行命令：

python python/darknet.py

就顺利显示结果以及可视化的图片了，后面还可以把标签自己添加上去，自由发挥吧