10行代码让你轻松搞定对象检测

计算机视觉是人工智能领域中最重要的一个分支。计算机视觉是一门能够识别和理解图像及其场景的计算机软件系统的科学。计算机视觉包括图像识别、对象检测、图像生成、图像超分辨率等多个方面。这其中有众多实际案例的就是对象检测，因此，对象检测可能是计算机视觉最有影响力的一个分支。本教程将简要介绍现代对象检测的概念、软件开发人员所面临的挑战、我们团队提供的解决方案以及高性能对象检测的代码教程。

对象检测是指计算机和软件系统在图像或场景中对目标对象进行定位和识别的能力。在实际应用中，目标检测已广泛用于人脸识别、车辆检测、行人计数、网络图像、安全系统和无人驾驶。并且，目前有很多种方法可用于对象检测。和其他任何计算机技术一样，对象检测的各种创造性和惊人的用途，来自于开发人员的不懈努力。

使用现代对象检测方法、以及基于这些方法构建新的应用程序并不是一个简单的任务。早期的对象检测大多使用经典算法，如计算机视觉库OpenCV中的算法。然而，在不同的环境中，这些经典算法的性能并没有达到我们所期望的性能。

2012年，深度学习有了新的突破，并被开发者广泛使用，出现了R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、RetinaNet等现代高精度对象检测算法（方法），以及SSD和YOLO等快速高精度对象检测算法（方法）。要想使用这些基于深度学习（同时也基于机器学习）的算法进行对象检测，开发人员则需要掌握大量的数学和深度学习框架的相关知识。有数百万计的开发人员想要使用对象检测来创建新的产品。但是，由于深度学习技术理解和使用起来比较复杂，因此，这项技术很难掌握。

几个月前，我们就意识到了这一问题，我和共同构建了这个Python库，利用，仅仅使用几行代码，开发人员就可以轻松地将最新的计算机视觉技术集成到现有的新应用程序中。

使用ImageAI进行对象检测的步骤如下：

1.在系统上安装Python。

2.安装ImageAI及其依赖项。

3.下载对象检测模型文件。

4.运行示例代码（10行）。

详细步骤如下：

1.从下载并安装Python 3。

2.使用pip命令安装以下依赖项：