谷歌宣布開源其內部使用的 TensorFlow Object Detection API 物體識別系統。本教程針對ubuntu16.04系統，快速搭建環境以及實現視頻物體識別系統功能。
本節首先介紹安裝環境：
1.首先簡單安裝tensorflow，一般用戶可以直接按照下面的命令進行安裝，若不行請轉到http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7500960.html進行安裝。
pip install tensorflow (# For CPU)
pip install tensorflow-gpu (# For GPU )
2.接下來通過命令安裝一些庫函數以及包。
sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml
sudo pip install jupyter
sudo pip install matplotlib
（在安裝jupyter和matplotlib的時候，出現過以下問題）
sudo pip install jupyter會在下載的時候出現中斷，如下圖所示：
不加sudo命令：pip install jupyter 會遇到權限不夠的問題，如下圖所示：
我的解決辦法是安裝jupyter的時候輸入命令：sudo pip install jupyter
這樣就莫名其妙地安裝上了。
安裝matploatlib的時候輸入命令：sudo -H pip install matplotlib
其實這里想要強調的是：執行命令 sudo pip install jupyter的時候，會提示pip的版本不夠，需要更新pip的版本，但是輸入pip -V或者（pip install --upgrade pip）的時候，提示已經是最新的pip版本，如下圖所示：
實際上，你需要切換到root權限下進行pip，因為你用的sudo命令來pip。即你需要切換到root權限下對pip進行升級。
首先在終端ternimal輸入su,輸入你的root下的密碼后，進入到root權限，再進行pip升級，即執行pip install --upgrade pip命令。
3.protobuf的編譯
這個Tensorflow Object Detection API使用protobufs來配置模型和訓練參數。
首先在ternimal終端輸入命令下載tensorflow/models代碼：
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
在框架使用之前，protobuf庫函數必須首先編譯，通過以下命令來執行：
在ternimal終端進入到tensorflow的models目錄下：
# From tensorflow/models/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
4.把庫添加到環境變量PYTHONPATH中
當在本地運行的時候，這個tensorflow/models/和slim目錄應該添加到PYTHONPATH中，可以通過以下命令來執行：
在ternimal終端進入到tensorflow/models/目錄下：
# From tensorflow/models/ export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
注意：上面這個命令需要在你每次打開ternimal的時候都需要運行。如果你不想這樣，你也可以把這句話添加到 ~/.bashrc文件的最后一行中。
5.測試安裝成功
通過以下命令測試你是否已經正確安裝了the Tensorflow Object Detection API。
進入到tensorflow/models/目錄下：
python object_detection/builders/model_builder_test.py
最后放一張安裝成功的截圖，恭喜第一階段大功告成：
谷歌開源Tensorflow Object Dectection API鏈接：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/object_detection
版權聲明：
作者：王老頭
出處：http://www.cnblogs.com/wmr95/p/7563173.html
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