- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏WEB开发~
ImageAI：图像预测
ImageAI 提供4种不同的算法及模型来执行图像预测，通过以下简单几个步骤即可对任何图片执行图像预测。 q-signature=4df4d088edb94a762541db76971185ea6f6e50af] 创建一个文件夹，把1.jpg放到文件夹中，创建一个FirstPrediction.py，代码如下： from imageai.Prediction
85310发布于 2021-03-31 - 来自专栏WEB开发~
ImageAI的安装
依赖 在应用程序开发中使用ImageAI之前必须安装以下依赖项： python （使用3.7.7，不要使用python3.8，如果安装了3.8，tensorflow只能安装2.0以上版本，ImageAI install matplotlib h5py pip3 install h5py Keras 2.3.1 pip3 install keras==2.3.1 安装 请在命令行中运行如下命令来安装 ImageAI ： pip3 install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3-none-any.whl
1.3K00发布于 2021-03-31 - 来自专栏WEB开发~
ImageAI：对象检测
ImageAI 提供了非常方便和强大的方法来对图像执行对象检测并从图像中提取每个对象。目前仅支持当前最先进的 RetinaNet 算法进行对象检测，后续版本会加入对其他算法的支持。 然后将下面的代码写入python文件中： from imageai.Detection import ObjectDetection import os execution_path = os.getcwd
56910发布于 2021-03-31 - 来自专栏WEB开发~
ImageAI：自定义预测模型训练
ImageAI：自定义预测模型训练 ImageAI 提供4种不同的算法及模型来执行自定义预测模型训练，通过以下简单几个步骤即可实现自定义预测模型训练。 您可以将其中一种算法加载到imageai.Prediction.Custom.CustomImagePrediction类中，这允许您在任何对象/人的图像集上训练您自己的模型。 q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=afdbadfd9e23b806b1bcf6609f3298aab56f7c7b] 然后您的训练代码如下： from imageai.Prediction.Custom 现在让我们来看看上面的代码是如何工作的： from imageai.Prediction.Custom import ModelTraining model\_trainer = ModelTraining () model\_trainer.setModelTypeAsResNet() model\_trainer.setDataDirectory("pets") 在上面的代码中，第一行导入 ImageAI
1.1K10发布于 2021-03-31 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
使用ImageAI快速构建常见对象检测应用
微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 ImageAI介绍 纯Python的快速对象检测训练与测试平台，基于tensorflow+opencv构建，支持 RetinaNet 支持 图像分类 对象检测 视频对象检测与跟踪 安装ImageAI ImageAI的后台依赖tensorflow框架与keras，所以需要首先安装tensoflow，当前还不支持tensorflow2.0 版本 tensorflow 1.4.x以上版本 opencv-python 安装imageai，只需要执行如下命令行即可 pip install imageai 代码演示 1. 图像分类 from imageai.Prediction import ImagePrediction import os execution_path = os.getcwd() prediction github地址 https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/
1.2K20发布于 2019-12-09 - 来自专栏拓端tecdat
使用Python中的ImageAI进行对象检测
我们将了解ImageAI的确切含义以及如何使用它执行对象检测。 ImageAI利用了几种脱机工作的API-它具有对象检测，视频检测和对象跟踪API，无需访问互联网即可调用它们。ImageAI利用了预先训练的模型，可以轻松地进行定制。 使用ImageAI执行对象检测 现在，让我们看看如何实际使用ImageAI库。我将逐步解释如何使用ImageAI构建第一个对象检测模型。 第1步 我们的第一个任务是创建必要的文件夹。 第三步 ObjectDetection从ImageAI库导入类。 本文通过示例说明如何使用ImageAI库在Python中执行对象检测。
3.4K11发布于 2020-09-25 - 来自专栏WEB开发~
ImageAI：视频对象检测和跟踪（预览版）
ImageAI 提供方便，灵活和强大的方法来对视频进行对象检测和跟踪。目前仅支持当前最先进的 RetinaNet 算法进行对象检测和跟踪，后续版本会加入对其他算法的支持。 然后将下面的代码写入python文件中： from imageai.Detection import VideoObjectDetection import os execution_path = os.getcwd 1617205901&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=205da9c271b8299beca5b3dc6ecbf29a4f710968] 文档 imageai.Detection.VideoObjectDetection
1.1K10发布于 2021-03-31 - 来自专栏大数据文摘
十行代码搞定目标检测
ImageAI就应运而生了。 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应用中，ImageAI已经在Github 最后，ImageAI允许训练自定义模型，以执行新目标的检测和识别。 ImageAI库有依赖其他Python库，所以在使用ImageAI开发之前还需要导入其他的包。 ImageAI pip3 install imageai --upgrade 注意：第一次安装ImageAI库，需要下载对应版本的.whl文件，文摘菌的电脑是Python3的环境，所以下载了imageai ImageAI的其他功能 ImageAI提供了许多功能，可用于目标检测任务的自定义和部署。其支持的功能包括： 调整最小概率：默认情况下，概率小于50%的物体不会显示。
96140发布于 2019-08-26 - 来自专栏相约机器人
十行代码搞定目标检测
ImageAI就应运而生了。 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应用中，ImageAI已经在Github 最后，ImageAI允许训练自定义模型，以执行新目标的检测和识别。 ImageAI库有依赖其他Python库，所以在使用ImageAI开发之前还需要导入其他的包。 ImageAI pip3 install imageai --upgrade 注意：第一次安装ImageAI库，需要下载对应版本的.whl文件，文摘菌的电脑是Python3的环境，所以下载了imageai ImageAI的其他功能 ImageAI提供了许多功能，可用于目标检测任务的自定义和部署。其支持的功能包括： 调整最小概率：默认情况下，概率小于50%的物体不会显示。
92420发布于 2019-08-27 - 来自专栏AIoT技术交流、分享
GitHub开源的ImageAI 库：几行代码可实现目标对象识别
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。 最终，ImageAI将为计算机视觉的更广泛和更专业化方面提供支持，包括但不限于特殊环境和特殊领域的图像识别。 ImageAI可实现的功能如下： 图像预测 ImageAI提供4种不同的算法和模型类型来执行图像预测，并在ImageNet-1000数据集上进行训练。 物体检测 ImageAI提供了非常方便和强大的方法来对图像执行对象检测并从图像中提取每个对象。 另外用户也可以自定义模型，训练属于自己的识别模型，废话少说，将ImageAI 库GitHub网站奉上
9.1K41发布于 2021-01-20 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
【AI实战】10 行代码带你搞定目标检测
ImageAI就应运而生了。 ? 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应用中，ImageAI已经在Github 最后，ImageAI允许训练自定义模型，以执行新目标的检测和识别。 ImageAI库有依赖其他Python库，所以在使用ImageAI开发之前还需要导入其他的包。 ImageAI pip3 install imageai --upgrade 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 ImageAI的其他功能 ImageAI提供了许多功能，可用于目标检测任务的自定义和部署。其支持的功能包括： 调整最小概率：默认情况下，概率小于50%的物体不会显示。
1.1K30发布于 2019-09-02 - 来自专栏浊酒清味
如何用10行代码完成目标检测
这次要介绍的一个叫做ImageAI的项目，它一个python库，让程序员和软件开发人员只需几行代码就可以轻松地将最先进的计算机视觉技术集成到他们现有的和新的应用程序中。 ImageAI安装工作 要使用ImageAI执行对象检测，您需要做的就是： 1.在计算机系统上安装Python 2.安装ImageAI及其依赖项 3.下载对象检测模型文件 4. 2)通过pip安装：TensorFlow，OpenCV, Keras, ImageAI pip3 install tensorflow pip3 install opencv-python pip3 install keras pip3 install imageai --upgrade 3)通过此文章中的链接下载用于对象检测的RetinaNet模型文件： https://towardsdatascience.com ImageAI对象检测类，在第二行导入了python os类，并定义了一个变量来保存python文件、RetinaNet模型文件和图像所在的文件夹的路径。
86430发布于 2020-02-24 - 来自专栏AI科技评论
训练目标检测模型只需要这 6 行代码
OlafenwaMoses/ImageAI（https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI） 出于这个教程的目的，我们将使用Google Colab来训练我们已经提供的一个样本数据集 ImageAI检测训练支持Pascal VOC格式的自定义数据集。 OlafenwaMoses/ImageAI： https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/blob/master/imageai/Detection/Custom/ CUSTOMDETECTION.md 视频检测文档：OlafenwaMoses/ImageAI： https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/blob/master /imageai/Detection/Custom/CUSTOMDETECTION.md 示例代码：OlafenwaMoses/ImageAI： https://github.com/OlafenwaMoses
1.7K61发布于 2019-08-21 - 来自专栏AI研习社
简易版物体识别
使用ImageAI实现测试只能在几行中完成，快速而强大。 现在让我们实操一下！ 要求： Jupyter 笔记本安装了Tensorflow和Keras。 从Anaconda 安装Tensorflow 从原文下载ImageAI软件包，虽然Anaconda尚未提供，但谁知道明天会发生什么？ 注意：确保将H5py和ImageAI保留在工作目录中！ 现在我们已经完成所有设置，我们将通过几行代码来识别图像文档中的大多数基本对象。 2015年夏季 首先要安装ImageAI !{sys.executable} -m pip install imageai-2.0.2-py3-none-any.whl Processing . /imageai-2.0.2-py3-none-any.whl Installing collected packages: imageai Successfully installed imageai
1.2K10发布于 2019-07-04 - 来自专栏CDA数据分析师
用这个Python库，10行代码搞定图像中目标检测
ImageAI就应运而生了。 01 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应用中，ImageAI 最后，ImageAI允许训练自定义模型，以执行新目标的检测和识别。 ImageAI库有依赖其他Python库，所以在使用ImageAI开发之前还需要导入其他的包。 ImageAI/releases/download/2.0.2/imageai-2.0.2-py3-none-any.whl （3）下载用于目标检测的RetinaNet模型文件 链接地址： https: 06 ImageAI的其他功能 ImageAI提供了许多功能，可用于目标检测任务的自定义和部署。其支持的功能包括： 调整最小概率：默认情况下，概率小于50%的物体不会显示。
4.7K20发布于 2021-03-09 - 来自专栏ATYUN订阅号
ImageAI：专为没有机器学习背景的程序员设计，让你十行代码搞定对象检测
ImageAI链接：https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI 要使用ImageAI执行对象检测，你首先需要： 在你的计算机系统上安装Python 安装ImageAI ImageAI pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3 from imageai.Detectionimport ObjectDetection import os execution_path= os.getcwd() 在上述3行中，我们在第一行导入了ImageAI ImageAI支持许多强大的对象检测过程定制。比如能够提取图像中检测到的每个物体的图像。 GitHub：https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI
1.1K40发布于 2018-07-27 - 来自专栏人工智能头条
10行代码实现目标检测，请收下这份教程
在几个月前，我的团队就意识到了这个问题，这就是为什么我和 John Olafenwa构建 ImageAI 的原因。 想要使用 ImageAI 实现目标检测任务，你需要做的就是： 1. 在计算机系统上安装 Python 2. 安装 ImageAI 及其依赖库 3. 下目标象检测的模型文件 4. ImageAI：pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases /download/2.0.1/imageai-2.0.1- ImageAI 支持许多强大的目标检测过程。其中之一就是能够提取图像中检测到的每个目标。 ImageAI 还提供了更多功能，可用于定制和生产功能部署所需的目标检测任务。
88710发布于 2018-07-20 - 来自专栏AI科技大本营的专栏
10行代码实现目标检测，请收下这份教程
在几个月前，我的团队就意识到了这个问题，这就是为什么我和 John Olafenwa构建 ImageAI 的原因。 想要使用 ImageAI 实现目标检测任务，你需要做的就是： 1. 在计算机系统上安装 Python 2. 安装 ImageAI 及其依赖库 3. 下载目标检测的模型文件 4. ImageAI：pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases /download/2.0.1/imageai-2.0.1- ImageAI 支持许多强大的目标检测过程。其中之一就是能够提取图像中检测到的每个目标。 ImageAI 还提供了更多功能，可用于定制和生产功能部署所需的目标检测任务。
86910发布于 2018-07-23 - 来自专栏大数据文摘
目标检测必须要OpenCV？10行Python代码也能实现，亲测好用！
ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码，就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用程序里面。 用ImageAI实现目标检测，你只需要以下步骤： 1. ImageAI pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3 -none-any.whl 注：在安装ImageAI时如果出现异常，可先下载.whl文件，并放在Scripts文件夹下，用下列命令进行安装： pip install imageai-2.0.1-py3- from imageai.Detection import ObjectDetection import os execution_path = os.getcwd() 上面3行代码中，第一行导入ImageAI ImageAI还支持配置目标检测过程中的其他功能。例如，将检测到的每个目标的图片单独提取出来。
84460发布于 2018-07-31 - 来自专栏AI研习社
可应用的目标检测代码来了，一秒锁定你
使用 ImageAI 进行目标检测时，需要以下步骤： 在当前系统上安装 Python 安装 ImageAI 和相关依赖包 下载目标检测模型文件 运行样例代码 (只需 10 行) 让我们开始开始吧： ImageAI pip install https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/2.0.1/imageai-2.0.1-py3 在上面的 3 行代码中，我们在第一行导入了 ImageAI 的目标检测类，在第二行导入了 python 的 os 类。 ImageAI 还有很多强大的自定义功能。比如，可以将图片中被检测到的每个对象提取出来。 你可以在官方 GitHub 库中找到上述功能以及 ImageAI 中其他计算机视觉功能的详细信息和文档。
84110发布于 2018-07-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号