確かに、ここにPythonの例があります：

'' '
CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします

＃Yolov3のウェイトとアーキテクチャをダウンロードします
net = cv2.dnn.readnet（ "yolov3.weights"、 "yolov3.cfg"）

＃必要なレイヤーを定義します
layer_names = net.getlayernames（）
output_layers = [layer_names [i [0] -1] for net.getunconnectedtoutlayers（）]

＃画像をロードします
img = cv2.imread（ "example.jpg"）
img = cv2.resize（img、none、fx = 0.4、fy = 0.4）
高さ、幅、チャネル= img.shape

＃画像をネットワークに渡します
blob = cv2.dnn.blobfromimage（img、0.00392、（416、416）、（0、0、0）、true、crop = false）
net.setInput（blob）

＃予測を取得します
outs = net.forward（output_layers）

＃ボックスの色を定義します
colors = np.random.uniform（0、255、size =（len（classes）、3））

＃すべてのエリアを確認してください
アウトのために：
    OUTの検出用：
        スコア=検出[5：]
        class_id = np.argmax（スコア）
        Confident = scores [class_id]
        自信> 0.5の場合：
            ＃人間のクラスは常に0年生です
            class_id == 0の場合：
                ＃ボックスの座標を計算します
                x、y、w、h =検出[0：4] * np.array（[幅、高さ、幅、高さ]））
                x = int（x -w / 2）
                y = int（y -h / 2）

                ＃絵に箱を描きます
                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）

＃結果を表示します
cv2.imshow（ "image"、img）
cv2.waitkey（0）
cv2.destroyallwindows（）
'' '
Klar doch, hier ist ein Python-Beispiel:

'''
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()
'''