OpenCV masterで dnn のサンプル (Darknet Yolo v2) を試してみた。 その1 (I tried Darknet Yolo v2 sample with OpenCV master. part 1)

Yolo v2検出結果

はじめに

dnnのサンプルは、複数個 opencv/samples/dnn/のフォルダーに格納されている。
2017/10/11 の master branch には、Darknet Yolo v2のサンプル　yolo_object_detection.cpp が追加されている

Darknet Yolo　に関しては、単独のフレームワークを試したことがある。
こことかこことかここ
あといくつかあるので、興味があれば、左上の検索窓で調べて見てください

また、昨年のAdvent Calenderでは、OpenCVとの連携も記述したことがある。

ビルド

masterも素直に、ビルドできた。また、サンプルもこれまでのサンプル同様　普通のOpenCVのプログラムのビルドを同様にできる

事前準備

ここから、モデル、weight、サンプル画像をダウンロードして、yolo_object_detectionと同じフォルダーに保存する。

実行

yolo_object_detection -cfg=yolo.cfg -model=yolo.weights -image=dog.jpg -min_confidence=0.24

最後のパラメータは、しきい値に相当するもの、大きくすると検出対象が減少する。

結果
プログラムを実行すると検出結果の領域が、オリジナルに重ねて描画される
オリジナルは、線幅１の緑色だが、線幅２のシアンに変更している

コンソールには、検出されたクラスのIDと座標が描画される。

検出結果

クラスIDからクラス名への変更は、サンプルに追加する必要がある。

以上