颜色分类leetcode使用YOLOv3对象检测器的汽车颜色分类示例介绍使用。它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。对象检测器是YOLOv3（OpenCV DNN后端）的实现。它不使用GPU，在Intel Core i5-7600 CPU上处理一帧需要1秒。YOLOv3权重是从分类器基于Mobilenet v2（TensorFlow后端）。在Intel Core i5-7600 CPU上进行单一分类需要35毫秒。它可以通过在GPU上运行和使用批处理来进一步加速。这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。示例将图像作为输入，使用YOLOv3对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。结果显示在显示屏上并保存为output.jpg图像文件。