YOLO3+Python基础教程（⼀）：环境搭建与测试⼀、所需要的库⽂件以及Python版本
Python 3.7 + 开发环境
TensorFlow-gpu 2.6.0
OpenCV-Python 4.5.3+
win10
Microsoft Visual Studio 2019(我反正要下，缺少这个，因为这个弄得我很难受)
⼆、下载YOLO3源代码
1. YOLO3源代码：
2. 下载权重⽂件：(点击直接下载)
三、添加YOLO模型
先将刚刚下载好的yolov3.weights 权重放在下载的yolo⽂件中
再⽤Pycharm打开YOLO源代码
jusched在命令⾏输⼊：python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
运⾏命令直到出现：Saved Keras model to model_data/yolo.h5
且 model_data 中多了个 yolo.h5 ⽂件就代表准备⼯作完成了
注意
如果在执⾏python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5这⾏命令报错了！
如何区分同步和异步
报错内容如下
error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required. Get it with "
这个时候就是我所说的难受的了来了！
html代码中设置网页背景图片的属性是去官⽹下载Microsoft Visual Studio 2019
下载完之后重启电脑，再次执⾏python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5出现以下情况就说明你执⾏成功了！
这个时候你的model_data中多了个 yolo.h5 ⽂件
四、改代码并运⾏python入门教程非常详细下载
打开 yolo.py ⼤概在170多⾏的位置到：vid = cv2.VideoCapture(video_path)
将其改为：vid = cv2.VideoCapture(0)
这⾥我们使⽤opencv库中的VideoCapture()函数创建摄像头对象，参数0是表⽰调⽤第⼀个摄像头，⼀
般就是笔记本的内置摄像头。
然后打开 yolo_video.py 并运⾏
第⼀次运⾏的话应该会有⼀个转换问题，报错如下：
这个时候就在model.py代码⾥添加代码
然后再次打开 yolo_video.py 并运⾏
下⾯是我刚刚运⾏并演⽰出的效果
appletv固件下载
易语言的5a5x源码
最终识别出了Person(⼈)
我估计⼤概猜测以下，估计有的朋友，运⾏的时候，摄像头的帧数很低，很卡，因为你没有在GPU上运⾏，所以导致帧数上不去，后期会出⼀个如何让代码在GPU中运⾏！
还有⼀个问题就是，导包的问题，因为代码估计会很旧，所以有的时候Pycharm导包导⼊不了，就两个地⽅需要改，根据报错去百度上，很容易修改的！(博主⾃⼰改完了，忘记了哪要改了 哈哈哈~)

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