Opencv DNN 物体检测

本文介绍了一个使用MobileNet-SSD网络进行目标检测的Python脚本。该脚本通过命令行参数配置输入视频、模型文件等,并利用OpenCV处理视频帧,实现对视频中对象的实时检测。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import argparse
import cv2
import numpy as np

ap = argparse.ArgumentParser(
description='Script to run MobileNet-SSD object detection network')
ap.add_argument('-v', '--video', type=str, default='',
help='Video')
ap.add_argument('-p', '--prototxt', required=True,
help='Prototxt')
ap.add_argument('-m', '--model', required=True,
help='Weights')
ap.add_argument('-c', '--confidence', type=float, default=0.2,
help='Weak detections')
args = vars(ap.parse_args())

blobFromImage(image[, scalefactor[, size[, mean[, swapRB[, crop]]]]])

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hwanglei/p/9353226.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值