python运动⽬标检测_10⾏代码带你搞定⽬标检测（附代码）来源：⼤数据⽂摘
计算机视觉是⼈⼯智能的⼀个重要领域，是关于计算机和软件系统的科学，可以对图像和场景进⾏识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、⽬标检测、图像⽣成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在⼤量的实际需求，⽬标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。
⽬标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的⽬标进⾏定位和识别的任务。⽬标检测已⼴泛应⽤于⼈脸检测、车辆检测、⼈流量统计、
ImageAI让代码变得简洁
ImageAI是⼀个python库，只需要⼏⾏代码，就可以让程序员和软件开发⼈员轻松地将最先进的计算机视觉技术集成到他们现有的或新的
ImageAI⽬前⽀持使⽤在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进⾏图像预测和训练。ImageAI还⽀持使⽤在COCO数据集上训练的RetinaNet，YOLOv3和TinyYOLOv3进⾏对象检测，视频检测和对象跟踪。最后，ImageAI允许训练⾃定义模型，以执⾏新⽬
spyder python下载pip install matplotlibbr
vii. H5py
pip install h5pybr
viii. Keras
pip install kerasbr
ix. ImageAI
pip3 install imageai --upgradebr
注意：第⼀次安装ImageAI库，需要下载对应版本的.whl⽂件，⼩编的电脑是Python3的环境，所以下载了imageai-2.0.2-py3-none-any.whl ⽂件，然后转移到相应的⽂件夹下，执⾏如下命令即可安装：
pip install imageai-2.0.2-py3-none-any.whlbr
.whl⽂件链接地址：
3)下载⽤于⽬标检测的RetinaNet模型⽂件
链接地址：
开启10⾏代码的⽬标检测
到这⾥你已经安装好了所有的依赖项，可以开始编写你的第⼀个⽬标检测的代码了。
创建⼀个Python⽂件并命名(如FirstDetection.py)，然后将下⾯的代码写⼊该⽂件。将RetinaNet模型⽂件和要检测的图像复制到包含Python⽂件的⽂件夹中。
FirstDetection.py：
from imageai.Detection import ObjectDetectionimport osexecution_path = os.getcwd()detector = ObjectDetection()detector.setModelTypeAsRetinaNet()de
然后运⾏代码，等待结果输出。结果显⽰后，就可以在FirstDetection.py所在的⽂件夹下到保存下来的新图像。下⾯有两个新图像的⽰例。
⽬标检测前：
图⽚来源：uk
图⽚来源：Wikicommons
⽬标检测后：
在Spyder编译器中运⾏结果如下所⽰：输出的⽬标检测精度结果：
在Spyder编译器中运⾏结果如下所⽰：输出的⽬标检测精度结果：

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