Klar doch, hier ist ein Python-Beispiel:

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import cv2
import numpy as np

# Laden Sie die YOLOv3-Gewichte und Architektur
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")

# Definieren Sie die Schichten, die wir benötigen
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

# Laden Sie das Bild
img = cv2.imread("example.jpg")
img = cv2.resize(img, None, fx=0.4, fy=0.4)
height, width, channels = img.shape

# Übergeben Sie das Bild an das Netzwerk
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)

# Holen Sie sich die Vorhersagen
outs = net.forward(output_layers)

# Definieren Sie die Farben für die Boxen
colors = np.random.uniform(0, 255, size=(len(classes), 3))

# Überprüfen Sie jeden Bereich
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > 0.5:
            # Menschliche Klasse ist immer die 0. Klasse
            if class_id == 0:
                # Berechnen Sie die Koordinaten der Box
                x, y, w, h = detection[0:4] * np.array([width, height, width, height])
                x = int(x - w / 2)
                y = int(y - h / 2)

                # Zeichnen Sie die Box auf das Bild
                color = colors[class_id]
                cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
                cv2.putText(img, "Person", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

# Zeigen Sie das Ergebnis
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
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