Analyse d'image avec l'API Object Detection à essayer en 1 heure
version: python 3.7.7 OS: macOS Catalina 10.15.3 tensorflow: 2.2.0-rc1
Environnement
Utilisez la série python3.
Pour la version python, utilisez pyenv etc. et installez la dernière. (Voir d'autres articles pour pyenv.)
- Utilisez 3.7.7 cette fois
Installez et mettez à niveau pip.
sudo easy_install pip
sudo easy_install --upgrade six
sudo pip install --upgrade pip
Installez les bibliothèques requises.
pip install Cython
pip install contextlib2
pip install pillow
pip install lxml
pip install jupyter
pip install matplotlib
Installez TensorFlow.
- J'ai utilisé la version RC, mais veuillez utiliser la dernière version stable parmi les suivantes. https://www.tensorflow.org/versions
pip install tensorflow
//confirmation de version
python -c 'import tensorflow as tf; print(tf.__version__)'
2.2.0-rc1
Installez protobuf.
brew install protobuf
Clonez le modèle TensorFlow. (Créez un répertoire tensorflow.)
cd tensorflow
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
Exécution de l'API de détection
Elle sera réalisée sur le notebook Jupyter.
cd ~/tensorflow/models/research/object_detection/
Jupyter notebook
Le répertoire sera affiché dans le navigateur. Cliquez sur ʻobject_detection_tutorial.ipynb` pour ouvrir le notebook.
Sélectionnez «Tout exécuter» dans la cellule du bloc-notes.
Des éléments tels que des personnes sont détectés.
PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = pathlib.Path('models/research/object_detection/test_images')
L'image à analyser est enregistrée dans le répertoire ci-dessus. Veuillez changer le fichier et analyser votre image préférée.
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