视觉检测通用框架源码python

视觉检测通用框架通常是指用于处理计算机视觉任务，如物体识别、行人检测、车牌识别等的Python库。一些流行的开源框架包括：

1. **OpenCV (Open Source Computer Vision Library)**：这是一个广泛使用的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器视觉功能。它包含许多预训练模型和算法，可以作为视觉检测的基础。

import cv2
# 使用OpenCV进行物体检测
net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('model.pb', 'model.pbtxt')
image = cv2.imread('image.jpg')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image)
net.setInput(blob)
detections = net.forward()

2. **Detectron2**：Facebook开源的深度学习框架，专门用于目标检测，支持多种预训练模型，并允许用户自定义模型结构。

from detectron2 import model_zoo
cfg = get_cfg() # 获取配置文件
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml") # 加载预训练权重
model = DefaultPredictor(cfg) # 初始化预测器
outputs = model(image) # 进行检测

3. **YOLO (You Only Look Once)** 系列：Yolo是一系列实时的目标检测模型，例如YOLOv3、YOLOv4，也有相应的Python API供开发人员使用。

!pip install yolov3-tf2
import tensorflow as tf
from yolov3_tf2.models import YoloV3

yolov3 = YoloV3(classes=80) # 类别数可根据需要更改
yolov3.load_weights('yolov3.weights') # 加载预训练权重
outputs = yolov3.predict(image)