YOLO

YOLO全称you only look once，是实时对象检测的技术

Darkflow

darkflow实现了将darknet移植到tensorflow上，可以用tensorflow加载darknet训练好的模型，并使用tensorflow重新训练,输出tensorflow graph模型，用于移动设备。

环境

Manjaro + Python3.6 + tensorflow 1.11 + numpy 1.15.2 + Opencv 3.4.3

上次使用darknet框架在我本机只能检测图片，因为Opencv安装出了点问题，折腾很久还是无法调用摄像头，所以一番摸索，发现这个darkflow是基于darknet改写，比较容易运行。

下载安装Darkflow框架

git clone https://github.com/thtrieu/darkflow.git

安装

您可以在以下三种方式中选一个开始使用darkflow。

1. 只需构建Cython扩展即可。注意：如果以这种方式安装，则必须./flow在克隆的darkflow目录中使用，而flow不是全局安装darkflow。

   python3 setup.py build_ext --inplace
   

2. 让pip在开发模式下全局安装darkflow（仍可全局访问，但代码更改会立即生效）

   pip install -e .
   

3. 全局安装pip

   pip install .
   

   测试

   flow -h
   

   
   可以输出帮助列表就说明环境没问题了

下载已经训练好的模型

将下载好的模型文件到bin目录下

检测摄像头版：

python flow --model cfg/yolo.cfg --load bin/yolo.weights --demo camera

检测视频版：

python flow --model cfg/yolo.cfg --load bin/yolo.weights --demo demo.avi

使用GPU版：

python flow --model cfg/yolo.cfg --load bin/yolo.weights --demo camera --gpu 1.0

想接外置摄像头的话不太好弄，跟darknet不一样-c 0就完事了
可参考github的issues问题：How to use different camera connected in darkflow

环境配置参考：https://github.com/thtrieu/darkflow