基于python-yolo的批量截图

cv2.namedWindow("result", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("result", result)
if isOutput:
out.write(result)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
yolo.close_session()

def detect_list_image(dir,yolo):
for filename in os.listdir(dir):
if filename.endswith('jpg') or filename.endswith('png') or filename.endswith('JPG') :
filepath = dir+'/'+filename
image = Image.open(filepath)
image = image.convert('RGB')
image = yolo.detect_image(image)
save_name = 'result/'+filename
image.save(save_name)
if __name__ == '__main__':
dir = r'D:/tensorflow-yolo3/VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/xing'
detect_list_image(dir,YOLO())

注意⚠️：将相应的代码插入到指定的位置处，同时，该方法可以用于截取识别框内所需图片信息时，一张图片有多个识别框的问题，可以批量截取，完整代码可批量识别和截取，如果数据过大，可记住tt的数字，并修改tt，实现截取！

作者：L C H

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