cv小敢（Computer Vision Tiny-YOLO）是一种轻量级的物体检测算法，它可以在资源受限的设备上运行，如嵌入式设备、智能手机等。它是基于YOLO（You Only Look Once）算法的一个变体，由Joseph Redmon和Ali Farhadi开发，旨在提高深度学习模型的性能，同时减少模型的大小和计算复杂度。
cv小敢（Computer Vision Tiny-YOLO）是一种轻量级的物体检测算法，它可以在资源受限的设备上运行，如嵌入式设备、智能手机等。它是基于YOLO（You Only Look Once）算法的一个变体，由Joseph Redmon和Ali Farhadi开发，旨在提高深度学习模型的性能，同时减少模型的大小和计算复杂度。
cv小敢使用卷积神经网络（CNN）来检测图像中的物体，并将其分类为不同的类别。它的网络结构包括三个部分：特征提取层，层和边界框层。特征提取层使用卷积层和池化层，以提取图像中的特征。层使用全连接层，用于物体的类别和位置。边界框层使用非极大值抑制（NMS）算法，以确定最终的物置。
以下是使用cv小敢进行物体检测的示例代码：
// Load the model
tinyyolo_model = cv2.dnn.readNetFromTinyYOLO('model.weights', 'model.cfg')
// Read the image
image = cv2.imread('image.jpg')
// Get the width and height of the image
width = image.shape[1]
height = image.shape[0]
// Create a blob from the image
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.00392, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
// Set the input to the model
tinyyolo_model.setInput(blob)
// Run the model
outputs = tinyyolo_model.forward()
// Loop over the outputs
for output in outputs:
# Get the class and confidence of each detected object
cl = output[0, 0, :, :].flatten()
confidences = output[0, 1, :, :].flatten()
# Loop over each detected object
for i in range(len(cl)):
# Get the class and confidence
class_id = int(cl[i])
confidence = confidences[i]
# Filter out weak detections
if confidence > 0.5:
# Get the bounding box coordinates
x = int(output[0, 2, i, 0] * width)
y = int(output[0, 2, i, 1] * height)
w = int(output[0, 2, i, 2] * width)
h = int(output[0, 2, i, 3] * height)
# Draw a bounding box around the detected object
c
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