Python代码如何实现AI目标检测技术

这期内容当中小编将会给大家带来有关Python代码如何实现AI目标检测技术，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。用10行Python代码，实现AI目标检测技术！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。看完了代码，下面就来解读这10行Python代码的由来和实现原理。我们开头所示的10行代码实现，就是要用到ImageAI。如何借助ImageAI轻松实现目标检测使用ImageAI执行目标检测，你只需以下4步：1.在电脑上安装Python2.安装ImageAI及其环境依赖3.下载目标检测模块文件4.运行示例代码，就是我们展香港云主机示的那10行下面我们一步步详细讲解。1）从Python官网下载和安装Python 3python.org/2）通过pip安装如下环境依赖1.Tensorflow2.Numpy3.SciPy4.OpenCV5.Pillow6.Matplotlib7.H5py8.Keras9.ImageAI3）通过该链接下载RetinaNet 模型文件用于目标检测。到了这里我们已经安装好了所有依赖，就可以准备写自己的首个目标检测代码了。创建一个Python文件，为其命名（比如FirstDetection.py），然后将如下代码写到文件中，再把RetinaNet模型文件以及你想检测的图像拷贝到包含该Python文件的文件夹里。FirstDetection.py用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）然后运行代码，等待控制台打印结果。等控制台打印出结果后，就可以打开FirstDetection.py所在的文件夹，你就会发现有新的图像保存在了里面。比如下面两张示例图像，以及执行目标检测后保存的两张新图像。目标检测之前：用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）目标检测之后：用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）我们可以看到图像上显示了检测出的物体名称及概率。解读10行代码下面我们解释一下这10行代码的工作原理。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。用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）在上面5行代码中，我们在第一行定义我们的目标检测类，在第二行设定RetinaNet的模型类型，在第三行将模型路径设置为RetinaNet模型的路径，在第四行将模型加载到目标检测类，然后我们在第五行调用检测函数，并在输入和输出图像路径中进行解析。在上面两行代码中，我们迭代了第一行中detector.detectObjectFromImage函数返回的所有结果，然后打印出第二行中模型对图像上每个物体的检测结果（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，如下所示，目标检测类就会为图像物体创建一个文件夹，提取每张图像，将它们保存在新创建的文件夹中，并返回一个包含通过每张图像的路径的额外数组。用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）我们用前面的第一张图像作为例子，可以得到图像中检测到的各个物体的单独图像：用10行Python代码，实现AI目标检测技术！（Python是最好的语言）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（具体就不多介绍了）诚然，单看这10行代码每一行，谈不上惊艳，也借助了不少库，但是仅用10行代码就能让我们轻松实现之前很麻烦的目标检测，还是能谈得上“给力”二字。上述就是小编为大家分享的Python代码如何实现AI目标检测技术了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注开发云行业资讯频道。

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