python 目标检测(python目标检测例子)

Python机器学习中的目标检测技术在计算机视觉领域十分常见，常常被应用于智能摄像头、自动驾驶、安防等领域。这里介绍一个使用Python实现目标检测的示例。

import cv2
# 定义相应的预训练模型和分类标签
model = "frozen_inference_graph.pb"
config = "ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt"
labels = open("coco_labels.txt").read().strip().split("\n")
# 加载模型和标签
net = cv2.dnn_DetectionModel(model, config)
net.setInputSize(320, 320)
net.setInputScale(1.0 / 127.5)
net.setInputMean((127.5, 127.5, 127.5))
net.setInputSwapRB(True)
# 加载需要检测的图像
img = cv2.imread("test.jpg")
# 进行目标检测
classIds, confs, bbox = net.detect(img, confThreshold=0.5)
# 绘制检测结果
for classId, confidence, box in zip(classIds.flatten(),confs.flatten(),bbox):
cv2.rectangle(img, box, color=(0, 255, 0), thickness=2)
cv2.putText(img, labels[classId - 1], (box[0] + 10, box[1] + 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
# 展示检测结果
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码实现了目标检测的核心功能，通过加载预训练的模型和标签，以及输入要检测的图像，在进行检测后将检测结果绘制在图像上。对于更加复杂的场景，可以对代码进行更改和优化，以达到更好的效果。