對於我們使用yolo做一下research中的其他應用而言，最終目的肯定不是看看預測boundingbox就ok了。
具體對於我而言，就需要在得到boundingbox後再找出目標的區域性資訊。下面簡單介紹一下如何完成。
1.修改原始碼
在原始碼image.c中找到draw_detections()函式，print出方框的位置即可，如下：

2.記錄終端輸出到文字檔案
我這裡使用的命令是| tee train_log.txt ，可參考：Linux中記錄終端（Terminal）輸出到文字檔案
3.python進一步提取boundingbox並做簡單處理
先看一眼輸入資料（即上一步輸出到檔案中的資料）：

把‘tip’的一行資料讀入到dic中

i=0
d={}
with open('output_coordinate.txt') as f:
    for line in f.readlines():
        if 'Objects:' in line:
            i=i+1            
        if 'tip:' in
 
 line:
            d[i]=line.strip()

# print(i)
# print(d)

d[1]=d[2]
for k in range(1, i+1):
    if not d.get(k):
        d[k]=d[k-1]
# print(d)

import re
for k, v in d.items():
    d[k]=re.split(r'\s+', v)
# print(d)

frames=[]
probs=[]
lx=[]
rx=[]
ly=[]
ry=[]

for
 
 k, v in d.items():
    frames.append(k)
    probs.append(v[1])
    lx.append(v[2])
    rx.append(v[3])
    ly.append(v[4])
    ry.append(v[5])

data = {'frames':frames,
        'probs':probs,
        'lx':lx,
        'rx':rx,
        'ly':ly,
        'ry':ry,}

from pandas import Series, DataFrame

frames_num=1590

frame = DataFrame(data, columns = ['probs', 'lx', 'rx', 'ly', 'ry'], index = list(range(1, frames_num+1)))
frame.index.name = 'frames'
frame.columns.name = 'coordiante'
frame.head()

座標資料儲存到文字

with open('tip_coordinate.txt', 'w') as f:
    for j in range(frames_num):
        f.write(lx[j]+' '+ly[j]+' '+rx[j]+' '+ry[j]+'\n')  

最後處理的結果：