检查PYTHONPATH:确保你的 PYTHONPATH 环境变量包含了 Object Detection API 的路径。 exportPYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/models/research:/path/to/models/research/slim 1. 使用合适的 TensorFlow 版本:确保你的 TensorFlow 版本与 Object
1.1. 项目简介 目标检测(Object Detection)的任务是在图像中找出检测对象的位置和犬小,是计算机视觉领域的核心问题之一,在自动驾驶、机器人和无人机等许多领域极具研究价值。 随着深度学习的兴起,基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。深度学习是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法决图像、文本等各种问题的算法...
# Load the object detection model model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('models/MobileNetSSD_deploy.prototxt', 'models/MobileNetSSD_deploy.caffemodel') 1. 2. 3. 步骤4:初始化视频捕获对象 现在,初始化视频捕获对象以从相机或视频文件中读取帧。 # Initialize the video capture object cap = cv2.Video...
# Objectdetection imports# Here arethe imports from the object detection module.from utils import label_map_utilfrom utils import visualization_utils as vis_util [4]:# Modelpreparation# Anymodel exported using the `export_inference_graph.py` tool can be loaded heresimply by changing `PATH_TO_F...
ModuleNotFoundError:没有名为“object_detection”的模块 所以我尝试通过编写以下代码来解决问题。 import sys sys.path.append('/home/user/Documents/imgmlreport/inception/models/research/object_detection') from object_detection.builders import dataset_builder 这个问题还没有解决。 目录结构如下所示。 ~/ob...
首先第一行导入 ImageAI Object Detection 类,在第二行导入 os 库。 然后创建了ObjectDetection类的新实例,接着就可以选择要使用的算法。分别有以下三个函数: .setModelTypeAsRetinaNet() .setModelTypeAsYOLOv3() .setModelTypeAsTinyYOLOv3() 选择好算法之后就要设置模型文件路径,这里给出的路径必须要和选择的算...
from imageai.Detectionimport ObjectDetectionimport os execution_path= os.getcwd() 在上面3行代码中,我们在第一行导入了ImageAI目标检测类,在第二行导入Python os类,在第三行定义了一个变量,获取通往我们的Python文件、RetinaNet模型文件和图像所在文件夹的路径。
那么首先,确定我们需要安装的packages: opencv-pythoncvlibmatplotlibtensorflow 下边就是全部代码,用这个代码可以进行Object Detection,数一下有木有10行呢~~ import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport cvlib as cvfrom cvlib.object_detection import draw_bboxim = cv2.imread('apple-256261_640.jpg')bbox,...
from imageai.DetectionimportObjectDetectionimportos execution_path=os.getcwd() 在上面3行代码中,我们在第一行导入了ImageAI目标检测类,在第二行导入Python os类,在第三行定义了一个变量,获取通往我们的Python文件、RetinaNet模型文件和图像所在文件夹的路径。
, img_rgb)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()看起来很简单吧？但是如果我们使用机器学习或框架，则可以达到更高的准确性。感谢您的阅读，希望本文对您有所帮助。原文：https://towardsdatascience.com/object-detection-on-python-using-template-matching-ab4243a0ca62 本文为 CSDN 翻译，转载请注明来源出处。