Example of usage cv2.imread() in the darknet.py

AlexeyAB

2018-05-17 24f563ce7165c2c44486fe8d0a2caea8d7c5a887

 README.md

@@ -85,8 +85,8 @@

On Linux use `./darknet` instead of `darknet.exe`, like this:`./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolov3.cfg ./yolov3.weights`

* **Yolo v3** 236 MB COCO - image: `darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25`
* Alternative method Yolo v3 COCO-model - image: `darknet.exe detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25`
* **Yolo v3** COCO - image: `darknet.exe detector test data/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25`
* Alternative method Yolo v3 COCO - image: `darknet.exe detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -i 0 -thresh 0.25`
* Output coordinates of objects: `darknet.exe detector test data/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -thresh 0.25 dog.jpg -ext_output`
* 194 MB VOC-model - image: `darknet.exe detector test data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights -i 0`
* 194 MB VOC-model - video: `darknet.exe detector demo data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights test.mp4 -i 0`
@@ -99,7 +99,7 @@
* 186 MB Yolo9000 - image: `darknet.exe detector test cfg/combine9k.data yolo9000.cfg yolo9000.weights`
* Remeber to put data/9k.tree and data/coco9k.map under the same folder of your app if you use the cpp api to build an app
* To process a list of images `data/train.txt` and save results of detection to `result.txt` use:                             
    `darknet.exe detector test data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights -dont_show < data/train.txt > result.txt`
    `darknet.exe detector test data/voc.data yolo-voc.cfg yolo-voc.weights -dont_show -ext_output < data/train.txt > result.txt`
    You can comment this line so that each image does not require pressing the button ESC: https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/6ccb41808caf753feea58ca9df79d6367dedc434/src/detector.c#L509

##### For using network video-camera mjpeg-stream with any Android smartphone: