前言

很多人看到可能会说“调包侠，也不想一下包里面的内容，你自己写的出来吗”。

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我只想说，如果你自己真的这么厉害或者你对这方面特别感兴趣，那你自己去琢磨，看看文档，把它了解的一个彻底。反之就是知道怎么用就好了。

很简单的道理，我会开车就行，难道我还要学会怎么制造汽车么？如果你对汽车特别热爱的话，那肯定对于车的一系列性能和其中的一些配件很了解。

咱们先看看代码吧

仔细数一下真的只有十行

主要咱们还是用到了ImageAI，这些小编解释一下如何借助ImageAI轻松实现目标检测

使用ImageAI执行目标检测需要的步骤：

1.在电脑上安装Python

2.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，就是我们展示的那10行

第一步安装Python

我想这个就不用多说了，百度一下都有安装教程的。

第二步通过pip安装如下环境依赖

1.Tensorflow

2.Numpy

3.SciPy

4.OpenCV

5.Pillow

6.Matplotlib

7.H5py

8.Keras

9.ImageAI

以上模块都可以通过cmd进行pip安装

第三步下载目标检测模块文件

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，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。

目标检测代码就是上面咱们说到的十行代码

运行代码结果展示

代码解释

1-3行代码：

• 第1行导入ImageAI的目标检测类；
• 第2行导入Python的os类；
• 第3行定义一个变量，用来保存Python文件、RetianNet模型文件和图片所在文件夹的路径。

4-8行代码：

• 第4行定义目标检测类；
• 第5行将模型类型设置为RetinaNet；
• 第6行将模型的路径设为RetinaNet模型文件所在路径；
• 第7行将模型载入目标检测类；
• 第8行调用检测函数，并解析输入图片和输出图片的路径。

9-10行代码

• 第9行迭代所有detector.detectObjectsFromImage函数返回的结果；
• 第10行打印出模型检测出的图片中每个目标的类型和概率。

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对小编的支持。