10行代码实现目标检测 |视觉进阶
译者|Arno
来源|Medium
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要知道图像中的目标是什么?
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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。
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。
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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:
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使用深度学习方法的目标检测^2
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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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原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2019/11/09/7bca2ea8a6/