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10行代码实现目标检测 |视觉进阶

10行代码实现目标检测 |视觉进阶

译者|Arno
来源|Medium
  • 要知道图像中的目标是什么?

  • 或者你想数一幅图里有多少个苹果?


在本文中,我将向你展示如何使用Python在不到10行代码中创建自己的目标检测程序。

如果尚未安装python库,你需要安装以下python库:

opencv-python
cvlib
matplotlib
tensorflow

下面的代码导入所需的python库,从存储中读取图像,对图像执行目标检测,并显示带有边界框和关于检测目标的标签的图像。

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import cvlib as cv
from cvlib.object_detection import draw_bbox
im = cv2.imread('apple-256261_640.jpg')
bbox, label, conf = cv.detect_common_objects(im)
output_image = draw_bbox(im, bbox, label, conf)
plt.imshow(output_image)
plt.show()

下面是使用上述代码进行目标检测的一些结果。

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到这,你就已经准备完成你的目标检测程序了。

要了解更多关于cvlib库的信息,可以访问下面的链接。

  • cvlib[1]

以下是一些进一步的阅读资料,以了解目标检测的工作原理:

  • 使用深度学习方法的目标检测^2

  • 基本目标检测算法的逐步介绍(第1部分)^3

[1]:https://www.cvlib.net/?source=post_page—–2d28eebc5b11———————-

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