目标检测技术python代码（10行Python代码实现目标检测）
目标检测技术python代码（10行Python代码实现目标检测）[2]: https://towardsdatascience.com/object-detection-using-deep-learning-approaches-an-end-to-end-theoretical-perspective-4ca27eee8a9a[1]: https://www.cvlib.net/到这，你就已经准备完成你的目标检测程序了。要了解更多关于cvlib库的信息，可以访问下面的链接。以下是一些进一步的阅读资料，以了解目标检测的工作原理:
- 要知道图像中的目标是什么?
- 或者你想数一幅图里有多少个苹果?
在本文中，我将向你展示如何使用python在不到10行代码中创建自己的目标检测程序。
如果尚未安装python库，你需要安装以下python库:
opencv-python cvlib matplotlib tensorflow
下面的代码导入所需的python库，从存储中读取图像，对图像执行目标检测，并显示带有边界框和关于检测目标的标签的图像。
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()
下面是使用上述代码进行目标检测的一些结果。
到这，你就已经准备完成你的目标检测程序了。
要了解更多关于cvlib库的信息，可以访问下面的链接。
- cvlib[1]
以下是一些进一步的阅读资料，以了解目标检测的工作原理:
- 使用深度学习方法的目标检测[2]
- 基本目标检测算法的逐步介绍(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/
