opencv物体识别代码python

时间: 2024-04-08 10:26:48 浏览: 98
当然,我可以为您介绍一下使用Python编写的OpenCV物体识别代码。下面是一个简单的示例代码: ```python import cv2 # 加载物体识别模型 net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'model.caffemodel') # 加载图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 对图像进行预处理 blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5) # 输入图像到模型中进行识别 net.setInput(blob) detections = net.forward() # 遍历识别结果 for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.5: # 设置置信度阈值 # 获取物体位置信息 box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([image.shape[1], image.shape[0], image.shape[1], image.shape[0]]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") # 绘制边界框和标签 cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2) label = f'{confidence * 100:.2f}%' y = startY - 10 if startY - 10 > 10 else startY + 10 cv2.putText(image, label, (startX, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2) # 显示结果图像 cv2.imshow("Output", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段代码使用了OpenCV的深度学习模块,通过加载预训练的物体识别模型进行图像识别。首先,我们需要加载模型文件(deploy.prototxt和model.caffemodel),然后读取待识别的图像。接下来,对图像进行预处理,将其转换为模型可接受的格式。然后,将预处理后的图像输入到模型中进行识别,得到识别结果。最后,遍历识别结果,根据置信度阈值筛选出符合要求的物体,并在图像上绘制边界框和标签。最后,显示结果图像。 希望这段代码能够帮助到您!如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
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