Les données des objets détectés par YOLO se présentent sous la forme (label, precision, (x_center, y_center, width, height))
Nécessite d'avoir compilé et généré les librairies dynamiques de darknet.
Placer les fichiers .weights de YOLOv3 (yolov3.weights et/ou yolov3-tiny.weights) dans le dossier weights.
Placer libdarknet.so à la racine du projet (à coté du main.py)
Placer les DLL nécessaires (yolo_cpp_dll.dll, pthreadVC2.dll et opencv_videoio_ffmpeg412_64.dll) dans le dossier darknet.
Lancer la commande python3 main.py
Si les performances sont trop faibles (moins de 5 FPS) , il est possible d'utiliser le modèle plus léger yolov3-tiny.weights.
Ajouter ce fichier dans le dossier weights, puis dans le main.py faire les modifications nécessaires:
Changer : cfgFile = "./cfg/yolov3.cfg", wgtPath = "./weights/yolov3.weights",
en : cfgFile = "./cfg/yolov3-tiny.cfg", wgtPath = "./weights/yolov3-tiny.weights",