10行Python代碼實現目標檢測

• 要知道圖像中的目標是什么?
• 或者你想數一幅圖里有多少個蘋果?

在本文中，我將向你展示如何使用Python在不到10行代碼中創建自己的目標檢測程序。

如果尚未安裝python庫，你需要安裝以下python庫:

opencv-python
cvlib
matplotlib
tensorflow

下面的代碼導入所需的python庫，從存儲中讀取圖像，對圖像執行目標檢測，並顯示帶有邊界框和關於檢測目標的標簽的圖像。

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()

下面是使用上述代碼進行目標檢測的一些結果。

到這，你就已經准備完成你的目標檢測程序了。

要了解更多關於cvlib庫的信息，可以訪問下面的鏈接。

• cvlib[^1]

以下是一些進一步的閱讀資料，以了解目標檢測的工作原理:

• 使用深度學習方法的目標檢測[^2]
• 基本目標檢測算法的逐步介紹(第1部分)[^3]

[^1]: https://www.cvlib.net/[^2]: https://towardsdatascience.com/object-detection-using-deep-learning-approaches-an-end-to-end-theoretical-perspective-4ca27eee8a9a[^3]: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/

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