Python10行代码实现目标检测【vnsc5858威尼斯城官网

时间:2019-05-13 00:33来源:计算机教程
摘要: 十行代码轻松搞定对象检测?快来看看如何使用ImageAI。   ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码,就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用

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摘要: 十行代码轻松搞定对象检测?快来看看如何使用ImageAI。

 

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ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码,就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用程序里面。

计算机视觉是人工智能领域中最重要的一个分支。计算机视觉是一门能够识别和理解图像及其场景的计算机软件系统的科学。计算机视觉包括图像识别、对象检测、图像生成、图像超分辨率等多个方面。这其中有众多实际案例的就是对象检测,因此,对象检测可能是计算机视觉最有影响力的一个分支。本教程将简要介绍现代对象检测的概念、软件开发人员所面临的挑战、我们团队提供的解决方案以及高性能对象检测的代码教程。

用ImageAI实现目标检测,你只需要以下步骤:

对象检测是指计算机和软件系统在图像或场景中对目标对象进行定位和识别的能力。在实际应用中,目标检测已广泛用于人脸识别、车辆检测、行人计数、网络图像、安全系统和无人驾驶。并且,目前有很多种方法可用于对象检测。和其他任何计算机技术一样,对象检测的各种创造性和惊人的用途,来自于开发人员的不懈努力。

安装Python

使用现代对象检测方法、以及基于这些方法构建新的应用程序并不是一个简单的任务。早期的对象检测大多使用经典算法,如计算机视觉库OpenCV中的算法。然而,在不同的环境中,这些经典算法的性能并没有达到我们所期望的性能。

安装ImageAI和相关函数库

2012年,深度学习有了新的突破,并被开发者广泛使用,出现了R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、RetinaNet等现代高精度对象检测算法,以及SSD和YOLO等快速高精度对象检测算法。要想使用这些基于深度学习(同时也基于机器学习)的算法进行对象检测,开发人员则需要掌握大量的数学和深度学习框架的相关知识。有数百万计的开发人员想要使用对象检测来创建新的产品。但是,由于深度学习技术理解和使用起来比较复杂,因此,这项技术很难掌握。

下载目标检测模型文件

几个月前,我们就意识到了这一问题,我和John Olafenwa共同构建了ImageAI这个Python库,利用ImageAI,仅仅使用几行代码,开发人员就可以轻松地将最新的计算机视觉技术集成到现有的新应用程序中。

运行示例代码(只有10行)

使用ImageAI进行对象检测的步骤如下:

准备工作

1.在系统上安装Python。

Windows Python3.6

2.安装ImageAI及其依赖项。

下面是FirstDetection.py中的10行代码:

3.下载对象检测模型文件。

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4.运行示例代码。

 

详细步骤如下:

检测结果

1.从Python官网下载并安装Python 3。

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2.使用pip命令安装以下依赖项:

 

Tensorflow

如果是黑夜也是可以的检测的

命令:pip install tensorflow

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Numpy

 

命令:pip install numpy

前三行代码中,3行代码中,第一行导入ImageAI的目标检测类,第二行导入Python的os类,第三行定义一个变量,用来保存Python文件、RetianNet模型文件和图片所在文件夹的路径。

SciPy

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命令:pip install scipy

 

OpenCV

这5行代码中,第一行定义目标检测类,第二行将模型类型设置为RetinaNet,第三行将模型的路径设为RetinaNet模型文件所在路径,第四行将模型载入目标检测类,然后第五行调用检测函数,并解析输入图片和输出图片的路径。

命令:pip install opencv-python

最后2行代码中,第一行迭代所有detector.detectObjectsFromImage函数返回的结果,然后,第二行打印出模型检测出的图片中每个目标的类型和概率。

Pillow

Python学习群:125240963可以获取小编精心准备的海量Python学习资料,希望能帮助各位学习Python

命令:pip install pillow

Matplotlib

命令:pip install matplotlib

H5py

命令:pip install h5py

Keras

命令:pip install keras

ImageAI

命令:pip installhttps://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

3.下载用于对象检测的RetinaNet模型文件。

安装好了依赖项,现在就可以编写第一个对象检测代码了:创建一个Python文件并为其命名(如:FirstDetection.py),然后写入代码。并将RetinaNet模型文件和要检测的图像复制到包含python文件的文件夹中。

FirstDetection.py

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运行代码,并将结果打印到控制台,在FirstDetection.py所在的文件夹内,你就能找到保存的新图像。 看看下面的2个图像样本和检测后保存的新图像。

对象检测前:

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对象检测后:

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控制台输出结果:

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