目标检测 发展趋势 目标检测领域

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、网络图像、安防系统和无人驾驶等多个领域。

在应用或系统中使用目标检测方法，以及基于这些方法构建新的应用都不是简单的任务。早期目标检测的实现基于经典算法，比如流行的计算机视觉库OpenCV中支持的算法。然而，这些经典算法在不同的条件下无法获得稳定的性能。

2012年深度学习的突破性进展和迅速普及，使得R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、RetinaNet以及快速、高度准确的SSD、YOLO等目标检测算法应运而生。这些基于深度学习、机器学习的算法，需要一定的数学以及深度学习框架基础。有数百万的专业计算机程序员和软件开发人员想要集成和创建基于目标检测算法的新产品。同时由于理解和实际使用较为复杂，一直无法实现。如何开发出高效的目标检测代码呢？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上开源。

Github地址：

https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

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。

准备工作

使用ImageAI实现目标检测，只需进行以下4步：

1. 在你的电脑上安装Python
2. 安装ImageAI，配置依赖环境
3. 下载目标检测模块文件
4. 运行样例代码(只需10行)

下面一步步详细展开：

1)从Python官网下载并安装Python3

链接地址：

https://python.org

2)用pip命令安装以下依赖包：

i. Tensorflow

pip install tensorflow

ii. Numpy

pip install numpy

iii. SciPy

pip install scipy

iv. OpenCV

pip install opencv-python

v. Pillow

pip install pillow

vi. Matplotlib

pip install matplotlib

vii. H5py

pip install h5py

viii. Keras

pip install keras

ix. 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-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.whl

.whl文件链接地址：

https://github.com/OlafenwaMoses/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://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI/releases/download/1.0/resnet50_coco_best_v2.0.1.h5

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()detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5"))detector.loadModel()detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , "image.jpg"), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg"))for eachObject in detections: print(eachObject["name"] , " : " , eachObject["percentage_probability"] )

然后运行代码，等待结果输出。结果显示后，就可以在FirstDetection.py所在的文件夹下找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：