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.)

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.

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

スクリーンショット 2020-03-20 20.47.13.png

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.

スクリーンショット 2020-03-20 20.48.02.png

Des éléments tels que des personnes sont détectés.

ダウンロード (2).png

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.

ダウンロード (1).png

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