目标检测必须要OpenCV？10行Python代码也能实现，亲测好用！_python,opencv目标检测

3.SciPy

pip install scipy

4.OpenCV

pip install opencv-python

5.Pillow

pip install pillow

6.Matplotlib

pip install matplotlib

H5py
pip install h5py

Keras
pip install keras

ImageAI
pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

注：在安装ImageAI时如果出现异常，可先下载.whl文件，并放在Scripts文件夹下，用下列命令进行安装：

pip install imageai-2.0.1-py3-none-any.whl

3) 下载用于目标检测的RetinaNet模型文件：


下载地址：


https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/resnet50\_coco\_best\_v2.0.1.h5


准备工作到此结束，你可以写自己的第一个目标检测代码了。新建一个Python文件并命名（如FirstDetection.py），然后将下述代码写入此文件。接着将RetinaNet模型文件、FirstDetection.py和你想检测的图片放在同一路径下，并将图片命名为“image.jpg”。


下面是FirstDetection.py中的10行代码：

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , “resnet50_coco_best_v2.0.1.h5”))
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , “image.jpg”), output_image_path=os.path.join(execution_path , “imagenew.jpg”))
for eachObject in detections:
print(eachObject[“name”] + " : " + eachObject[“percentage_probability”] )

然后，双击FirstDetection.py运行代码，并稍等片刻，识别结果就会在控制台打印出来。一旦结果在控制台输出，在包含FirstDetection.py的文件夹里，你会发现一张新保存的图片，文件名为“imagenew.jpg”。


注：如果运行代码时出现下列异常


![](https://img-blog.csdnimg.cn/20181124162251638.png)


 


则需要安装Numpy+MKL依赖，下载对应的.whl文件并放在Scripts文件夹下，用pip安装.whl文件即可。


下载地址：


https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy


检测结果


来看看下面这2张示例图片以及经过检测后保存的新图片。


检测前：


![](https://img-blog.csdnimg.cn/20181124162301390.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podXNvbmd6aXll,size_16,color_FFFFFF,t_70)


检测后：


![](https://img-blog.csdnimg.cn/20181124162311212.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3podXNvbmd6aXll,size_16,color_FFFFFF,t_70)


 


检测结果：

person : 55.8402955532074

person : 53.21805477142334

person : 69.25139427185059

person : 76.41745209693909

bicycle : 80.30363917350769

person : 83.58567953109741

person : 89.06581997871399

truck : 63.10953497886658

person : 69.82483863830566

person : 77.11606621742249

bus : 98.00949096679688

truck : 84.02870297431946

car : 71.98476791381836

代码解释


下面我们来解释一下这10行代码的含义。

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()

上面3行代码中，第一行导入ImageAI的目标检测类，第二行导入Python的os类，第三行定义一个变量，用来保存Python文件、RetianNet模型文件和图片所在文件夹的路径。

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , “resnet50_coco_best_v2.0.1.h5”))
detector.loadModel()
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , “image.jpg”), output_image_path=os.path.join(execution_path , “imagenew.jpg”))

上面5行代码中，第一行定义目标检测类，第二行将模型类型设置为RetinaNet，第三行将模型的路径设为RetinaNet模型文件所在路径，第四行将模型载入目标检测类，然后第五行调用检测函数，并解析输入图片和输出图片的路径。

for eachObject in detections:
print(eachObject[“name”] + " : " + eachObject[“percentage_probability”] )

上面2行代码中，第一行迭代所有detector.detectObjectsFromImage函数返回的结果，然后，第二行打印出模型检测出的图片中每个目标的类型和概率。


ImageAI还支持配置目标检测过程中的其他功能。例如，将检测到的每个目标的图片单独提取出来。通过简单地把extract\_detected\_objects=True写入detectObjectsFromImage函数，目标检测类就会为图片对象集新建一个文件夹，然后提取出每个图片，将它们存入这个文件夹，并返回一个数组用来保存每个图片的路径，如下所示：



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