用10行Python代码实现AI目标检测技术

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2023-07-17 23:02:32

前言

今天为大家带来的内容是，用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言），本文具有不错的参考意义，希望能够帮助到你！提示：部分代码用图片方式呈现出来，方便观看及收藏，喜欢不忘关注点赞不迷路哦！

只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。没错，用这寥寥10行代码，就能实现目前AI产品中应用广泛的目标检测技术。

实现步骤

在电脑上安装Python
安装ImageAI及其环境依赖
下载目标检测模块文件
运行示例代码

代码实现

我们要用到ImageAI，代码如下：

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5"))
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , "image.jpg"), output_image_path=os.path.join(execution_path , "image_new.jpg"))

for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"] + " : " + eachObject["percentage_probability"] )

代码解读：

第1行：导入ImageAI目标检测类
第2行：导入Python os类
第4行：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
第6-8行：定义目标检测类，并设定RetinaNet的模型类型和路径，加载模型到目标检测类
第9行：调用检测函数，并在输入和输出图像路径中进行解析
第11-13行：迭代所有检测结果，并打印出每个物体的名称和概率

ImageAI支持很多强大的目标检测自定义功能，其中一项就是能够提取在图像上检测到的每个物体的图像。只需将附加参数extract_detected_objects=True解析为detectObjectsFromImage函数，就能实现这个功能。

ImageAI提供了很多功能，能够用于各类目标检测任务的自定义和生产部署。

结语

本文介绍了如何用10行Python代码实现计算机视觉中的目标检测技术，并提供了详细的操作步骤和代码解读。希望这篇文章能够对大家有所帮助。

本页网址：https://www.xinzhibang.net/article_detail-8118.html

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