根據CSDN人工智能頭條發的《10行代碼實現目標檢測》的文檔，實驗了一把圖片識別的小例子，挺有意思

原文鏈接：https://blog.csdn.net/guleileo/article/details/80767966

from imageai.Detection import ObjectDetection #導入 ImageAI 目標檢測類

import os

execution_path = os.getcwd()

detector = ObjectDetection() #定義目標檢測類

detector.setModelTypeAsRetinaNet() #將模型的類型設置為 RetinaNet

detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5")) #將模型路徑設置為 RetinaNet 模型的路徑

detector.loadModel() #將模型加載到的目標檢測類

detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=os.path.join(execution_path , "image.jpg"), output_image_path=os.path.join(execution_path , "imagenew.jpg")) #調用目標檢測函數，解析輸入的和輸出的圖像路徑

for eachObject in detections: #迭代執行 detector.detectObjectsFromImage 函數并返回所有的結果

print(eachObject["name"] + " : " + eachObject["percentage_probability"] ) #打印出所檢測到的每個目標的名稱及其概率值

總結

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