このためのミニマリストのPythonの例を見せていただけますか？
確かに、ここにPythonの例があります：

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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（）
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