在Darknet框架中，自帶的darknet.py可以使用weight、cfg、coco.data（或者voc.data）、coco.names（voc.names），以及在darknet路徑下make生成的libdarknet.so（如圖1），利用這些文件即可完成圖片中的目標檢測，並標出檢測框。
但是對於檢測視頻來說，darknet.py中的detect函數，第3個參數是“data/dog.jpg”，是圖片帶路徑的文件名，而opencv讀取視頻是這樣操作的：
cap = cv2.VideoCapture("test_video/cars.mp4")
frame_count = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
frame就是讀取到的每一幀，而frame的格式是array數組，因此不能直接應用到detect函數中，需要做一個格式轉換。
（在修改之前查閱了很多資料，大多都是在darknet的源碼中修改，比如，修改image.c文件等，然後再make生一個新的libdarknet.so，但是這樣就有點複雜了，而且我修改源碼之後出錯，所以在darknet.py中修改會很方便）
將這段代碼放在detect函數之前
def array_to_image(arr):
"""
opencv獲得的frame是array格式，需要將其轉換爲image供yolo檢測
"""
arr = arr.transpose(2, 0, 1)
c, h, w = arr.shape[0:3]
arr = np.ascontiguousarray(arr.flat, dtype=np.float32) / 255.0
data = arr.ctypes.data_as(POINTER(c_float))
im = IMAGE(w, h, c, data)
return im
對detect函數做修改（要改的地方已經標出）
def detect(net, meta, image, thresh=.5, hier_thresh=.5, nms=.45):
# im = load_image(image, 0, 0) #####原始
im = array_to_image(image)#改
rgbgr_image(im) #改
num = c_int(0)
pnum = pointer(num)
predict_image(net, im)
dets = get_network_boxes(net, im.w, im.h, thresh, hier_thresh, None, 0, pnum)
num = pnum[0]
if (nms): do_nms_obj(dets, num, meta.classes, nms);
res = []
for j in range(num):
for i in range(meta.classes):
if dets[j].prob[i] > 0:
b = dets[j].bbox
res.append((meta.names[i], dets[j].prob[i], (b.x, b.y, b.w, b.h)))
res = sorted(res, key=lambda x: -x[1])
free_image(im)
free_detections(dets, num)
return res
這樣，就可以利用frame當作image作檢測了
cap = cv2.VideoCapture("test_video/cars.mp4")
frame_count = 0
while True:
ret, frame = cap.read()
boxes = detect(net, meta, frame)
得到檢測的框boxes之後，就可以爲所欲爲啦！
沒有放完整代碼，自己動手實踐一下吧，有更高招的歡迎留言！