OpenCV模型读入

需要改一下路径

import cv2
# （1）导入yolov4-tiny网络模型结构
# 传入模型结构.cfg文件，模型权重参数.weight文件
net = cv2.dnn.readNet('C:\\Users\\17242\\Desktop\\yolov4-tiny.cfg', 'C:\\Users\\17242\\Desktop\\yolov4-tiny.weights')
# 定义一个目标检测模型，将模型传进去
model = cv2.dnn_DetectionModel(net)
# 设置模型的输入
model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1 / 255)
# （2）获取分类文本的信息
classes = []  # 存放每个分类的名称
with open('C:\\Users\\17242\\Desktop\\classes.txt') as file_obj:
    # 获取文本中的每一行
    for class_name in file_obj.readlines():
        # 删除文本中的换行符、空格等
        class_name = class_name.strip()
        # 将每个分类名保存到列表中
        classes.append(class_name)
# （3）视频捕获
cap = cv2.VideoCapture('C:\\Users\\17242\\Desktop\\1.mp4')
# （4）对每一帧视频图像处理
while True:
    # 返回是否读取成功ret和读取的帧图像frame
    ret, frame = cap.read()
    # 图像比较大把它缩小一点
    frame = cv2.resize(frame, (1280, 720))
    # 视频比较短，循环播放
    if cap.get(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES) == cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT):
        # 如果当前帧==总帧数，那就重置当前帧为0
        cap.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, 0)
    # 目标检测
    classids, scores, bboxes = model.detect(frame, 0.5, 0.3)
    print('classids:', classids)  # 如：[0]
    print('score:', scores)  # 如：0.9469002
    print('bboxes:', bboxes)  # 如：[159 176 816 533]
    # （5）显示检测结果
    # 遍历所有的检测框信息，把它们绘制出来
    for class_id, score, bbox in zip(classids, scores, bboxes):
        # 获取检测框的左上角坐标和宽高
        x, y, w, h = bbox
        # 获取检测框对应的分类名
        class_name = classes[class_id]
        # 绘制矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (255, 255, 0), 2)
        # 显示分类文本
        cv2.putText(frame, class_name, (x, y + h + 20), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
        # 显示类别概率
        cv2.putText(frame, str(int(score * 100)) + '%', (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0, 255, 255), 2)
    # （6）显示图像
    cv2.imshow('Image', frame)  # 窗口名，图像变量
    if cv2.waitKey(30) & 0xFF == 27:  # 每帧滞留30毫秒后消失
        break
# 释放视频资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

https://blog.csdn.net/weixin_41868104/article/details/115748281

上图解决。