10行python代码实现计算机视觉中的目标检测（转载）

最新推荐文章于 2025-09-04 08:24:21 发布
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#ComputerVision

博主分享了在国庆假期期间，受到程序员表哥的启发，开始深入学习Python及计算机视觉领域的经历。通过实践，不仅巩固了Python技能，还接触到了计算机视觉的前沿知识。

这些日子开学之后其实不太清楚在忙些什么，但是觉得学的python不能浪费了，而且国庆假期期间程序员表哥建议我看一些计算机视觉方面的知识，今天看到一点有趣的东西，所以分享一下吧！
先上效果图
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链接如下：（感谢）
https://jizhi.im/blog/post/short_and_excellent_code

计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作
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04-05 17万+
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。
计算机视觉——Python实现
09-14
Computer_Vision_with_Python.pdf，计算机视觉——Python实现，英文原版书籍
Python人工智能之opencv--python实现计算机视觉
m0_59485658的博客
01-06 834
如下
Python计算机视觉编程_01
chuxiao_scx的博客
03-16 4729
基本的图像操作和处理前言1.图像直方图1.1.原理1.2.结果演示2.高斯滤波2.1.原理2.2.结果演示3.直方图均衡化3.1.原理3.2.结果演示后记 前言 本篇博客介绍在vscode中使用opencv进行图像处理的基本操作，使用的语言为python，vscode中按照python可以参考我以前写的这篇博客：vscode中配置python环境 至于在vscode导入opencv包就请各位自行百度解决（其实是我忘记当初怎么装的了 ）。 1.图像直方图 1.1.原理 谈到图像处理就不得不提图像直方图，一般来
只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测imageai
我的博客
07-25 6661
只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。 from imageai.Detection import ObjectDetection import os execution_path = os.getcwd() detector = ObjectDetection() detector.setModelTypeAsRetinaNet() detector.setMod...
盘点一下不到100行的给力代码
飞哥的Python学习笔记
05-30 607
作者：景略集智 https://jizhi.im/blog/post/short_and_excellent_code只需10行Python代码，我们就能实现...
小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物
最新发布
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09-04 11万+
小目标检测挑战：行人、交通标志与低矮障碍物​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕行人、交通标志与低矮障碍物的小目标检测展开，分析了三类目标的特点及检测挑战，如行人小目标像素少、易受背景和光照遮挡影响，交通标志小目标受角度距离影响，低矮障碍物受地面背景干扰等。还探讨了解决思路、通用挑战、常用算法、数据集作用、实际应用案例及未来发展方向，包括多模态融合、无监督学习等技术的应用前景。
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别
热门推荐
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07-23 17万+
水下视觉挑战：模糊图像增强与目标识别​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，水下视觉技术在海洋科学研究、资源勘探、海洋工程、军事侦察、生态保护等领域具有广泛应用。然而，水下环境的复杂性给视觉系统带来了诸多挑战。水体对光的吸收和散射作用导致图像对比度降低、颜色失真，悬浮颗粒进一步加剧了图像模糊，这些因素严重影响了目标识别的准确性。本文将深入探讨水下视觉中的关键问题 —— 模糊图像增强与目标识别，详细介绍相关理论、方法及实践案例。
计算机视觉：用Python+OpenCV实现人脸检测与识别
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05-14 5万+
计算机视觉：用Python+OpenCV实现人脸检测与识别 在当今数字化时代，计算机视觉技术正以前所未有的速度发展，而人脸检测与识别作为其中的重要分支，广泛应用于安防监控、门禁系统、智能拍照、社交媒体等诸多领域。Python 凭借其简洁易读的语法和丰富的库支持，成为了计算机视觉领域的首选编程语言。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）作为一个强大的开源计算机视觉库，提供了众多用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具，使得我们能够方便快捷地实现人脸检测与识别功能
python视觉
02-17
适用于Google Cloud Vision的Python客户端 API通过将功能强大的机器学习模型封装在易于使用的REST API中，使开发人员能够了解图像的内容。 它可以将图像快速分类为数千个类别（例如，“风船”，“狮子”，“艾菲尔铁塔”），检测图像中的单个对象和面部，并查找和读取图像中包含的打印文字。 您可以在图像目录上构建元数据，适度地攻击性内容，或者通过图像情感分析来启用新的营销方案。 分析请求中上传的图像或与您在Google Cloud Storage上的图像存储集成。 快速开始 为了使用此库，您首先需要完成以下步骤： 安装 使用pip在安装此库。 是用于创建隔离的Python环境的工具。 它解决的基本问题是依赖关系和版本之一，以及间接权限。 使用 ，可以安装该库而无需系统安装权限，也不会与已安装的系统依赖性发生冲突。 支持的Python版本 Python> = 3.
视觉检测机读卡识别python版
09-06
基于opencv和python的机读卡识别，实现了图像的校正、选择题识别、数字提取功能
使用 Python 进行面部和眼睛检测
m0_59596937的博客
03-31 1151
通过使用 OpenCV，你可以识别面部和眼睛等对象，并使用 Haar 级联算法实时跟踪它们。Haar Cascade 是一种分类器，用于检测其训练对象。我们将使用 Face cascade和 Eyes cascade。你可以使用 Google 查找你可能想要检测的各种 Haar Cascades。
【实战篇】用Python实现机器视觉应用程序
AI天才研究院
07-22 2467
作者：禅与计算机程序设计艺术 近年来，人工智能领域备受关注。近几年来，随着深度学习、强化学习等技术的不断涌现，以及计算机视觉、自然语言处理等方向的突破性进展，人工智能在各个行业都扮演了越来越重要的角色。而作为一个专业的开发者，如何通过编程的方式来解决复杂的问题也是每一个从事AI相关工作的人不可或缺的技能。因此，掌握Python编程语言是成
做个 ROS 2 视觉检测开源库-使用 Python 调用 YOLO
生活不止眼前的苟且
04-23 1342
大家好，我是小鱼。今天继续和大家分享做个ROS 2 +视觉开源库系列文章的第二篇，使用 Python 来调用 YOLO。
Python计算机视觉编程_05
chuxiao_scx的博客
06-19 1263
基于BOW的图像检索
【项目实战】 Python + Opencv 的工业级机器视觉检测系统
iamlibr的博客
07-19 1万+
该系统基于Python+Opencv进行图像处理，从而实现视觉检测功能。建议作为一个框架使用，通过调整算法结构，具体参数和文件路径实现检测功能。
Python视觉摄像头检测有趣项目（一）(重点)
oooooooooooooookjk的博客
08-15 1518
==转载自就是这个七----https://blog.youkuaiyun.com/qq_42633819/article/details/81191308 利用python，tensorflow，opencv实现人脸识别 】【对于环境安装就是在Win10上对于TensorFlow的安装详细教程可以参考连接------https://blog.youkuaiyun.com/Eppley/article/details/7...
python计算机视觉编程第一章——基本的图像操作和处理
qq_67725022的博客
08-27 1309
由于图像具有很高的维数，在许多计算机视觉应用中，我们经常使用降维操作。每行的第一个元组表示图像数组的大小（行、列、颜色通道），紧接着的字符串表示数组元素的数据类型。但当矩阵的维数很大时，SVD 的计算非常慢，所以此时通常不使用 SVD 分解。假设所有的图像具有相同的大小，我们可以将这些图像简单地相加，然后除以图像的数目，来计算平均图像。将变平的图像堆积起来，我们可以得到一个矩阵，矩阵的一行表示一幅图像。是在去除图像噪声的同时，尽可能地保留图像细节和结构的处理技术。该函数可以自动跳过不能打开的图像。
Python实现计算机视觉简易极线实验代码
综合以上知识点，我们可以看出这段代码可能涉及到使用Python以及相关的计算机视觉库来实现一些基本的图像处理功能，如极线几何计算，这通常是为了进一步完成更复杂的计算机视觉任务，如三维重建或对象识别。代码的...
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