要知道影象中的目標是什麼?或者你想數一幅圖裡有多少個蘋果?

在本文中，我將向你展示如何使用Python在不到10行程式碼中建立自己的目標檢測程式。

如果尚未安裝python庫，你需要安裝以下python庫:

opencv-pythoncvlibmatplotlibtensorflow

下面的程式碼匯入所需的python庫，從儲存中讀取影象，對影象執行目標檢測，並顯示帶有邊界框和關於檢測目標的標籤的影象。

import cv2import matplotlib.pyplot as pltimport cvlib as cvfrom cvlib.object_detection import draw_bboxim = 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()

下面是使用上述程式碼進行目標檢測的一些結果。

到這，你就已經準備完成你的目標檢測程式了。

要了解更多關於cvlib庫的資訊，可以訪問下面的連結。

cvlib[1]

以下是一些進一步的閱讀資料，以了解目標檢測的工作原理:

使用深度學習方法的目標檢測[2]基本目標檢測演算法的逐步介紹(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/