超详细的编码实战，让你的springboot应用识别图片中的行人、汽车、狗子、喵星人（JavaCV+YOLO4）

欢迎访问我的GitHub

这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

本篇概览

在《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中，咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力，如下图，原图中的狗子、人、马都被识别并标注出来了：
如果您之前对深度学习和YOLO、darknet等有过了解，相信您会产生疑问：Java能实现这些？
没错，今天咱们就从零开始，开发一个SpringBoot应用实现上述功能，该应用名为yolo-demo
让SpringBoot应用识别图片中的物体，其关键在如何使用已经训练好的神经网络模型，好在OpenCV集成的DNN模块可以加载和使用YOLO4模型，我们只要找到使用OpenCV的办法即可
我这里的方法是使用JavaCV库，因为JavaCV本身封装了OpenCV，最终可以使用YOLO4模型进行推理，依赖情况如下图所示：

关键技术

本篇涉及到JavaCV、OpenCV、YOLO4等，从上图可以看出JavaCV已将这些做了封装，包括最终推理时所用的模型也是YOLO4官方提前训练好的，咱们只要知道如何使用JavaCV的API即可
YOVO4的paper在此：https://arxiv.org/pdf/2004.10934v1.pdf

版本信息

这里给出我的开发环境供您参考：

操作系统：Ubuntu 16（MacBook Pro也可以，版本是11.2.3，macOS Big Sur）
docker：20.10.2 Community
java：1.8.0_211
springboot：2.4.8
javacv：1.5.6
opencv：4.5.3

实战步骤

在正式动手前，先把本次实战的步骤梳理清楚，后面按部就班执行即可；
为了减少环境和软件差异的影响，让程序的运行调试更简单，这里会把SpringBoot应用制作成docker镜像，然后在docker环境运行，所以，整个实战简单来说分为三步：制做基础镜像、开发SpringBoot应用、把应用做成镜像，如下图：
上述流程中的第一步制做基础镜像，已经在《制作JavaCV应用依赖的基础Docker镜像(CentOS7+JDK8+OpenCV4)》一文中详细介绍，咱们直接使用镜像bolingcavalry/opencv4.5.3:0.0.1即可，接下来的内容将会聚焦SpringBoot应用的开发；
这个SpringBoot应用的功能很单一，如下图所示：
整个开发过程涉及到这些步骤：提交照片的网页、神经网络初始化、文件处理、图片检测、处理检测结果、在图片上标准识别结果、前端展示图片等，完整步骤已经整理如下图：
内容很丰富，收获也不会少，更何况前文已确保可以成功运行，那么，别犹豫啦，咱们开始吧！

源码下载

本篇实战中的完整源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：

名称	链接	备注
项目主页	https://github.com/zq2599/blog_demos	该项目在GitHub上的主页
git仓库地址(https)	https://github.com/zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，https协议
git仓库地址(ssh)	git@github.com:zq2599/blog_demos.git	该项目源码的仓库地址，ssh协议

这个git项目中有多个文件夹，本篇的源码在javacv-tutorials文件夹下，如下图红框所示：
javacv-tutorials里面有多个子工程，今天的代码在yolo-demo工程下：

新建SpringBoot应用

新建名为yolo-demo的maven工程，首先这是个标准的SpringBoot工程，其次添加了javacv的依赖库，pom.xml内容如下，重点是javacv、opencv等库的依赖和准确的版本匹配：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><groupId>com.bolingcavalry</groupId><version>1.0-SNAPSHOT</version><artifactId>yolo-demo</artifactId><packaging>jar</packaging><properties><java.version>1.8</java.version><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><maven-compiler-plugin.version>3.6.1</maven-compiler-plugin.version><springboot.version>2.4.8</springboot.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><maven.compiler.encoding>UTF-8</maven.compiler.encoding></properties><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>${springboot.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><!--FreeMarker模板视图依赖--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-freemarker</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>javacv-platform</artifactId><version>1.5.6</version></dependency><dependency><groupId>org.bytedeco</groupId><artifactId>opencv-platform-gpu</artifactId><version>4.5.3-1.5.6</version></dependency></dependencies><build><plugins><!-- 如果父工程不是springboot，就要用以下方式使用插件，才能生成正常的jar --><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><configuration><mainClass>com.bolingcavalry.yolodemo.YoloDemoApplication</mainClass></configuration><executions><execution><goals><goal>repackage</goal></goals></execution></executions></plugin></plugins></build></project>

接下来的重点是配置文件application.properties，如下可见，除了常见的spring配置，还有几个文件路径配置，实际运行时，这些路径都要存放对应的文件给程序使用，这些文件如何获取稍后会讲到：

### FreeMarker 配置
spring.freemarker.allow-request-override=false
#Enable template caching.启用模板缓存。
spring.freemarker.cache=false
spring.freemarker.check-template-location=true
spring.freemarker.charset=UTF-8
spring.freemarker.content-type=text/html
spring.freemarker.expose-request-attributes=false
spring.freemarker.expose-session-attributes=false
spring.freemarker.expose-spring-macro-helpers=false
#设置面板后缀
spring.freemarker.suffix=.ftl# 设置单个文件最大内存
spring.servlet.multipart.max-file-size=100MB
# 设置所有文件最大内存
spring.servlet.multipart.max-request-size=1000MB
# 自定义文件上传路径
web.upload-path=/app/images
# 模型路径
# yolo的配置文件所在位置
opencv.yolo-cfg-path=/app/model/yolov4.cfg
# yolo的模型文件所在位置
opencv.yolo-weights-path=/app/model/yolov4.weights
# yolo的分类文件所在位置
opencv.yolo-coconames-path=/app/model/coco.names
# yolo模型推理时的图片宽度
opencv.yolo-width=608
# yolo模型推理时的图片高度
opencv.yolo-height=608

启动类YoloDemoApplication.java：

package com.bolingcavalry.yolodemo;import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@SpringBootApplication
public class YoloDemoApplication {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(YoloDemoApplication.class, args);}
}

工程已建好，接下来开始编码，先从前端页面开始

前端页面

只要涉及到前端，欣宸一般都会发个自保声明：请大家原谅欣宸不入流的前端水平，页面做得我自己都不忍直视，但为了功能的完整，请您忍忍，也不是不能用，咱们总要有个地方提交照片并且展示识别结果不是？
新增名为index.ftl的前端模板文件，位置如下图红框：
index.ftl的内容如下，可见很简单，有选择和提交文件的表单，也有展示结果的脚本，还能展示后台返回的提示信息，嗯嗯，这就够用了：

<!DOCTYPE html>
<head><meta charset="UTF-8" /><title>图片上传Demo</title>
</head>
<body>
<h1 >图片上传Demo</h1>
<form action="fileUpload" method="post" enctype="multipart/form-data"><p>选择检测文件: <input type="file" name="fileName"/></p><p><input type="submit" value="提交"/></p>
</form>
<#--判断是否上传文件-->
<#if msg??><span>${msg}</span><br><br>
<#else ><span>${msg!("文件未上传")}</span><br>
</#if>
<#--显示图片，一定要在img中的src发请求给controller，否则直接跳转是乱码-->
<#if fileName??>
<#--<img src="/show?fileName=${fileName}" style="width: 100px"/>-->
<img src="/show?fileName=${fileName}"/>
<#else>
<#--<img src="/show" style="width: 200px"/>-->
</#if>
</body>
</html>

页面的效果，就像下面这样：

后端逻辑：初始化

为了保持简单，所有后端逻辑放在一个java文件中：YoloServiceController.java，按照前面梳理的流程，咱们先看初始化部分
首先是成员变量和依赖

private final ResourceLoader resourceLoader;@Autowiredpublic YoloServiceController(ResourceLoader resourceLoader) {this.resourceLoader = resourceLoader;}@Value("${web.upload-path}")private String uploadPath;@Value("${opencv.yolo-cfg-path}")private String cfgPath;@Value("${opencv.yolo-weights-path}")private String weightsPath;@Value("${opencv.yolo-coconames-path}")private String namesPath;@Value("${opencv.yolo-width}")private int width;@Value("${opencv.yolo-height}")private int height;/*** 置信度门限（超过这个值才认为是可信的推理结果）*/private float confidenceThreshold = 0.5f;private float nmsThreshold = 0.4f;// 神经网络private Net net;// 输出层private StringVector outNames;// 分类名称private List<String> names;

接下来是初始化方法init，可见会从之前配置的几个文件路径中加载神经网络所需的配置、训练模型等文件，关键方法是readNetFromDarknet的调用，还有就是检查是否有支持CUDA的设备，如果有就在神经网络中做好设置：

 @PostConstructprivate void init() throws Exception {// 初始化打印一下，确保编码正常，否则日志输出会是乱码log.error("file.encoding is " + System.getProperty("file.encoding"));// 神经网络初始化net = readNetFromDarknet(cfgPath, weightsPath);// 检查网络是否为空if (net.empty()) {log.error("神经网络初始化失败");throw new Exception("神经网络初始化失败");}// 输出层outNames = net.getUnconnectedOutLayersNames();// 检查GPUif (getCudaEnabledDeviceCount() > 0) {net.setPreferableBackend(opencv_dnn.DNN_BACKEND_CUDA);net.setPreferableTarget(opencv_dnn.DNN_TARGET_CUDA);}// 分类名称try {names = Files.readAllLines(Paths.get(namesPath));} catch (IOException e) {log.error("获取分类名称失败，文件路径[{}]", namesPath, e);}}

处理上传文件

前端将二进制格式的图片文件提交上来后如何处理？这里整理了一个简单的文件处理方法upload，会将文件保存在服务器的指定位置，后面会调用：

/*** 上传文件到指定目录* @param file 文件* @param path 文件存放路径* @param fileName 源文件名* @return*/private static boolean upload(MultipartFile file, String path, String fileName){//使用原文件名String realPath = path + "/" + fileName;File dest = new File(realPath);//判断文件父目录是否存在if(!dest.getParentFile().exists()){dest.getParentFile().mkdir();}try {//保存文件file.transferTo(dest);return true;} catch (IllegalStateException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();return false;} catch (IOException e) {// TODO Auto-generated catch blocke.printStackTrace();return false;}}

物体检测

准备工作都完成了，来写最核心的物体检测代码，这些代码放在yolo-demo应用处理web请求的方法中，如下所示，可见这里只是个大纲，将推理、结果处理、图片标注等功能串起来形成完整流程，但是不涉及每个具体功能的细节：

@RequestMapping("fileUpload")public String upload(@RequestParam("fileName") MultipartFile file, Map<String, Object> map){log.info("文件 [{}], 大小 [{}]", file.getOriginalFilename(), file.getSize());// 文件名称String originalFileName = file.getOriginalFilename();if (!upload(file, uploadPath, originalFileName)){map.put("msg", "上传失败！");return "forward:/index";}// 读取文件到MatMat src = imread(uploadPath + "/" + originalFileName);// 执行推理MatVector outs = doPredict(src);// 处理原始的推理结果，// 对检测到的每个目标，找出置信度最高的类别作为改目标的类别，// 还要找出每个目标的位置，这些信息都保存在ObjectDetectionResult对象中List<ObjectDetectionResult> results = postprocess(src, outs);// 释放资源outs.releaseReference();// 检测到的目标总数int detectNum = results.size();log.info("一共检测到{}个目标", detectNum);// 没检测到if (detectNum<1) {// 显示图片map.put("msg", "未检测到目标");// 文件名map.put("fileName", originalFileName);return "forward:/index";} else {// 检测结果页面的提示信息map.put("msg", "检测到" + results.size() + "个目标");}// 计算出总耗时，并输出在图片的左上角printTimeUsed(src);// 将每一个被识别的对象在图片框出来，并在框的左上角标注该对象的类别markEveryDetectObject(src, results);// 将添加了标注的图片保持在磁盘上，并将图片信息写入map（给跳转页面使用）saveMarkedImage(map, src);return "forward:/index";}

这里已经可以把整个流程弄明白了，接下来展开每个细节

用神经网络检测物体

由上面的代码可见，图片被转为Mat对象后（OpenCV中的重要数据结构，可以理解为矩阵，里面存放着图片每个像素的信息），被送入doPredict方法，该方法执行完毕后就得到了物体识别的结果
细看doPredict方法，可见核心是用blobFromImage方法得到四维blob对象，再将这个对象送给神经网络去检测(net.setInput、net.forward)

/*** 用神经网络执行推理* @param src* @return*/private MatVector doPredict(Mat src) {// 将图片转为四维blog，并且对尺寸做调整Mat inputBlob = blobFromImage(src,1 / 255.0,new Size(width, height),new Scalar(0.0),true,false,CV_32F);// 神经网络输入net.setInput(inputBlob);// 设置输出结果保存的容器MatVector outs = new MatVector(outNames.size());// 推理，结果保存在outs中net.forward(outs, outNames);// 释放资源inputBlob.release();return outs;}

要注意的是，blobFromImage、net.setInput、net.forward这些都是native方法，是OpenCV的dnn模块提供的
doPredict方法返回的是MatVector对象，这里面就是检测结果

处理原始检测结果

检测结果MatVector对象是个集合，里面有多个Mat对象，每个Mat对象是一个表格，里面有丰富的数据，具体的内容如下图：
看过上图后，相信您对如何处理原始的检测结果已经胸有成竹了，只要从MatVector中逐个取出Mat，把每个Mat当做表格，将表格每一行中概率最大的列找到，此列就是该物体的类别了（至于每一列到底是啥东西，为啥上面表格中第五列是人，第六列是自行车，最后一列是牙刷？这个稍后会讲到）：

    /*** 推理完成后的操作* @param frame* @param outs* @return*/private List<ObjectDetectionResult> postprocess(Mat frame, MatVector outs) {final IntVector classIds = new IntVector();final FloatVector confidences = new FloatVector();final RectVector boxes = new RectVector();// 处理神经网络的输出结果for (int i = 0; i < outs.size(); ++i) {// extract the bounding boxes that have a high enough score// and assign their highest confidence class prediction.// 每个检测到的物体，都有对应的每种类型的置信度，取最高的那种// 例如检车到猫的置信度百分之九十，狗的置信度百分之八十，那就认为是猫Mat result = outs.get(i);FloatIndexer data = result.createIndexer();// 将检测结果看做一个表格，// 每一行表示一个物体，// 前面四列表示这个物体的坐标，后面的每一列，表示这个物体在某个类别上的置信度，// 每行都是从第五列开始遍历，找到最大值以及对应的列号，for (int j = 0; j < result.rows(); j++) {// minMaxLoc implemented in java because it is 1Dint maxIndex = -1;float maxScore = Float.MIN_VALUE;for (int k = 5; k < result.cols(); k++) {float score = data.get(j, k);if (score > maxScore) {maxScore = score;maxIndex = k - 5;}}// 如果最大值大于之前设定的置信度门限，就表示可以确定是这类物体了，// 然后就把这个物体相关的识别信息保存下来，要保存的信息有：类别、置信度、坐标if (maxScore > confidenceThreshold) {int centerX = (int) (data.get(j, 0) * frame.cols());int centerY = (int) (data.get(j, 1) * frame.rows());int width = (int) (data.get(j, 2) * frame.cols());int height = (int) (data.get(j, 3) * frame.rows());int left = centerX - width / 2;int top = centerY - height / 2;// 保存类别classIds.push_back(maxIndex);// 保存置信度confidences.push_back(maxScore);// 保存坐标boxes.push_back(new Rect(left, top, width, height));}}// 资源释放data.release();result.release();}// remove overlapping bounding boxes with NMSIntPointer indices = new IntPointer(confidences.size());FloatPointer confidencesPointer = new FloatPointer(confidences.size());confidencesPointer.put(confidences.get());// 非极大值抑制NMSBoxes(boxes, confidencesPointer, confidenceThreshold, nmsThreshold, indices, 1.f, 0);// 将检测结果放入BO对象中，便于业务处理List<ObjectDetectionResult> detections = new ArrayList<>();for (int i = 0; i < indices.limit(); ++i) {final int idx = indices.get(i);final Rect box = boxes.get(idx);final int clsId = classIds.get(idx);detections.add(new ObjectDetectionResult(clsId,names.get(clsId),confidences.get(idx),box.x(),box.y(),box.width(),box.height()));// 释放资源box.releaseReference();}// 释放资源indices.releaseReference();confidencesPointer.releaseReference();classIds.releaseReference();confidences.releaseReference();boxes.releaseReference();return detections;}

可见代码很简单，就是把每个Mat当做表格来处理，有两处特别的地方要处理：

confidenceThreshold变量，置信度门限，这里是0.5，如果某一行的最大概率连0.5都达不到，那就相当于已知所有类别的可能性都不大，那就不算识别出来了，所以不会存入detections集合中（不会在结果图片中标注）
NMSBoxes：分类器进化为检测器时，在原始图像上从多个尺度产生窗口，这就导致下图左侧的效果，同一个人检测了多张人脸，此时用NMSBoxes来保留最优的一个结果

现在解释一下Mat对象对应的表格中，每一列到底是什么类别：这个表格是YOLO4的检测结果，所以每一列是什么类别应该由YOLO4来解释，官方提供了名为coco.names的文件，该文件的内容如下图，一共80行，每一行是表示一个类别：
此刻聪明的您肯定已经明白Mat表格中的每一列代表什么类别了：Mat表格中的每一列对应coco.names的每一行，如下图：
postprocess方法执行完毕后，一张照片的识别结果就被放入名为detections的集合中，该集合内的每个元素代表一个识别出的物体，来看看这个元素的数据结构，如下所示，这些数据够我们在照片上标注识别结果了：

@Data
@AllArgsConstructor
public class ObjectDetectionResult {// 类别索引int classId;// 类别名称String className;// 置信度float confidence;// 物体在照片中的横坐标int x;// 物体在照片中的纵坐标int y;// 物体宽度int width;// 物体高度int height;
}

把检测结果画在图片上

手里有了检测结果，接下来要做的就是将这些结果画在原图上，这样就有了物体识别的效果，画图分两部分，首先是左上角的总耗时，其次是每个物体识别结果
先在图片的上角画出本次检测的总耗时，效果如下图所示：
负责画出总耗时的是printTimeUsed方法，如下，可见总耗时是用多层网络的总次数除以频率得到的，注意，这不是网页上的接口总耗时，而是神经网络识别物体的总耗时，例外画图的putText是个本地方法，这也是OpenCV的常用方法之一：

    /*** 计算出总耗时，并输出在图片的左上角* @param src*/private void printTimeUsed(Mat src) {// 总次数long totalNums = net.getPerfProfile(new DoublePointer());// 频率double freq = getTickFrequency()/1000;// 总次数除以频率就是总耗时double t =  totalNums / freq;// 将本次检测的总耗时打印在展示图像的左上角putText(src,String.format("Inference time : %.2f ms", t),new Point(10, 20),FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6,new Scalar(255, 0, 0, 0),1,LINE_AA,false);}

接下来是画出每个物体识别的结果，有了ObjectDetectionResult对象集合，画图就非常简单了：调用画矩形和文本的本地方法即可：

   /*** 将每一个被识别的对象在图片框出来，并在框的左上角标注该对象的类别* @param src* @param results*/private void markEveryDetectObject(Mat src, List<ObjectDetectionResult> results) {// 在图片上标出每个目标以及类别和置信度for(ObjectDetectionResult result : results) {log.info("类别[{}]，置信度[{}%]", result.getClassName(), result.getConfidence() * 100f);// annotate on imagerectangle(src,new Point(result.getX(), result.getY()),new Point(result.getX() + result.getWidth(), result.getY() + result.getHeight()),Scalar.MAGENTA,1,LINE_8,0);// 写在目标左上角的内容：类别+置信度String label = result.getClassName() + ":" + String.format("%.2f%%", result.getConfidence() * 100f);// 计算显示这些内容所需的高度IntPointer baseLine = new IntPointer();Size labelSize = getTextSize(label, FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 1, baseLine);int top = Math.max(result.getY(), labelSize.height());// 添加内容到图片上putText(src, label, new Point(result.getX(), top-4), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, new Scalar(0, 255, 0, 0), 1, LINE_4, false);}}

展示结果

核心工作已经完成，接下来就是保存图片再跳转到展示网页：
至此SpringBoot工程编码完成，接下来要做的就是将整个工程做成docker镜像

将SpringBoot工程做成docker镜像

前面《制作JavaCV应用依赖的基础Docker镜像(CentOS7+JDK8+OpenCV4)》做好了基础镜像，帮我们准备好了JDK和OpenCV库，使得接下来的操作格外简单，咱们一步一步来
先编写Dockerfile文件，Dockerfile文件请放在和pom.xml同一目录，内容如下：

# 基础镜像集成了openjdk8和opencv4.5.3
FROM bolingcavalry/opencv4.5.3:0.0.1# 创建目录
RUN mkdir -p /app/images && mkdir -p /app/model# 指定镜像的内容的来源位置
ARG DEPENDENCY=target/dependency# 复制内容到镜像
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/lib /app/lib
COPY ${DEPENDENCY}/META-INF /app/META-INF
COPY ${DEPENDENCY}/BOOT-INF/classes /appENV LANG C.UTF-8
ENV LANGUAGE zh_CN.UTF-8
ENV LC_ALL C.UTF-8
ENV TZ Asia/Shanghai# 指定启动命令(注意要执行编码，否则日志是乱码)
ENTRYPOINT ["java","-Dfile.encoding=utf-8","-cp","app:app/lib/*","com.bolingcavalry.yolodemo.YoloDemoApplication"]

控制台进入pom.xml所在目录，执行命令mvn clean package -U，这是个普通的maven命令，会编译源码，在target目录下生成文件yolo-demo-1.0-SNAPSHOT.jar
执行以下命令，可以从jar文件中提取出制作docker镜像所需的内容：

mkdir -p target/dependency && (cd target/dependency; jar -xf ../*.jar)

执行以下命令即可构建镜像：

docker build -t bolingcavalry/yolodemo:0.0.1 .

构建成功：

will@willMini yolo-demo % docker images
REPOSITORY                  TAG       IMAGE ID       CREATED              SIZE
bolingcavalry/yolodemo      0.0.1     d0ef6e734b53   About a minute ago   2.99GB
bolingcavalry/opencv4.5.3   0.0.1     d1518ffa4699   6 days ago           2.01GB

此刻，具备完整物体识别能力的SpringBoot应用已经开发完成了，还记得application.properties中的那几个文件路径配置么？咱们要去下载这几个文件，有两种下载方式，您二选一即可
第一种是从官方下载，从下面这三个地址分别下下载：

YOLOv4配置文件: https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov4.cfg
YOLOv4权重: https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
分类名称: https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/data/coco.names

第二种是从csdn下载（无需积分），上述三个文件我已打包放在此：https://download.csdn.net/download/boling_cavalry/33229838
上述两种方式无论哪种，最终都会得到三个文件：yolov4.cfg、yolov4.weights、coco.names，请将它们放在同一目录下，我是放在这里：/home/will/temp/202110/19/model
新建一个目录用来存放照片，我这里新建的目录是：/home/will/temp/202110/19/images，注意要确保该目录可以读写
最终目录结构如下所示：

/home/will/temp/202110/19/
├── images
└── model├── coco.names├── yolov4.cfg└── yolov4.weights

万事俱备，执行以下命令即可运行服务：

sudo docker run \
--rm \
--name yolodemo \
-p 8080:8080 \
-v /home/will/temp/202110/19/images:/app/images \
-v /home/will/temp/202110/19/model:/app/model \
bolingcavalry/yolodemo:0.0.1

服务运行起来后，操作过程和效果与《三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文完全相同，就不多赘述了
至此，整个物体识别的开发实战就完成了，Java在工程化方面的便利性，再结合深度学习领域的优秀模型，为咱们解决视觉图像问题增加了一个备选方案，如果您是一位对视觉和图像感兴趣的Java程序员，希望本文能给您一些参考

你不孤单，欣宸原创一路相伴

Java系列
Spring系列
Docker系列
kubernetes系列
数据库+中间件系列
DevOps系列

超详细的编码实战，让你的springboot应用识别图片中的行人、汽车、狗子、喵星人（JavaCV+YOLO4）相关推荐

三年吸粉超4000万，从普通游戏玩家到爆红网络，林颜狗子是如何做到的？
凭借游戏日常趣味互动,成为在抖音平台王者荣耀中的一对最火CP,师傅林颜在抖音粉丝超2200万,徒弟狗子的粉丝也已经超过了2000万,两人的游戏日常获赞超十亿. 我们可能都会偶尔在游戏中获得消遣,而游戏 ...
超详细Python 编码规范(Google)介绍
前言 Python 风格规范(Google) 本项目并非 Google 官方项目, 而是由国内程序员凭热情创建和维护. 如果你关注的是 Google 官方英文版, 请移步 Google Style G ...
springboot超详细教程_全网最细致的SpringBoot实战教程，超适合新手小白入坑学习...
一.Spring Boot 入门 Spring Boot 来简化Spring应用开发的一个框架,约定大于配置 Spring Boot 的底层用的就是Spring 访问官网:spring.io 再点击p ...
Spring Boot框架知识总结笔记（超详细，一次性到位）狂神说SpringBoot笔记
开始就进入微服务阶段 javase:OOP MySQL:持久化 html+css+js+jquery+框架:视图,框架不熟练,css不好 javaweb:独立开发MVC三层架构的网站:原始 ssm:框 ...
超详细解析python爬虫爬取京东图片
超详细图片爬虫实战实例讲解(京东商城手机图片爬取) 1.创建一个文件夹来存放你爬取的图片 2.第一部分代码分析 3.第二部分代码分析完整的代码如下所示: 升级版代码: 爬取过程中首先你需要观察在手 ...
SpringCloud从入门到精通（超详细文档二）
上一篇文档(SpringCloud从入门到精通之超详细文档一)已经对Springboot/SpringCloud做了简单的介绍以及应用讲解,下面将继续为大家介绍SpringCloud后续应用. 第12 ...
WebRTC VideoEngine超详细教程（三）——集成X264编码和ffmpeg解码
转自:http://blog.csdn.net/nonmarking/article/details/47958395 本系列目前共三篇文章,后续还会更新 WebRTC VideoEngine超详细教 ...
一份超详细的MySQL高性能优化实战总结！
一份超详细的MySQL高性能优化实战总结! MySQL 对于很多 Linux 从业者而言,是一个非常棘手的问题,多数情况都是因为对数据库出现问题的情况和处理思路不清晰. 在进行 MySQL 的优化之前 ...
微服务Springcloud超详细教程+实战（二）
微服务Springcloud超详细教程+实战(二) -------------------------------------- 远程调用方式无论是微服务还是分布式服务(都是SOA,都是面向服务编程 ...

超详细的编码实战，让你的springboot应用识别图片中的行人、汽车、狗子、喵星人（JavaCV+YOLO4）

欢迎访问我的GitHub

本篇概览

关键技术

版本信息

实战步骤

源码下载

新建SpringBoot应用

前端页面

后端逻辑：初始化

处理上传文件

物体检测

用神经网络检测物体

处理原始检测结果

把检测结果画在图片上

展示结果

将SpringBoot工程做成docker镜像

你不孤单，欣宸原创一路相伴

超详细的编码实战，让你的springboot应用识别图片中的行人、汽车、狗子、喵星人（JavaCV+YOLO4）相关推荐

最新文章

热门文章