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python目标物体检测识别代码

目标物体检测和识别是计算机视觉领域的一个重要问题，

Python在这方面有很多优秀的库和工具可以用来实现。其中最流行

的库之一就是OpenCV，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。

下面是一个简单的目标物体检测和识别的Python代码示例，使用了

OpenCV和其内置的目标检测模型：

python.

importcv2。

#加载预训练的目标检测模型。

。

classes=[]

classes=[line.strip()forlineinf.readlines()]

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layer_names=net.getLayerNames()。

output_layers=[layer_names[i[0]1]foriin

net.getUnconnectedOutLayers()]

#读取输入图像。

。

height,width,channels=img.shape.

#对输入图像进行预处理。

blob=cv2.dnn.blobFromImage(img,0.00392,(416,416),

(0,0,0),True,crop=False)。

net.setInput(blob)。

outs=net.forward(output_layers)。

#解析检测结果并绘制边界框。

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class_ids=[]

confidences=[]

boxes=[]

foroutinouts:

fordetectioninout:

scores=detection[5:]

class_id=np.argmax(scores)。

confidence=scores[class_id]

ifconfidence0.5:

#边界框中心坐标、宽高。

center_x=int(detection[0]width)。

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center_y=int(detection[1]height)。

w=int(detection[2]width)。

h=int(detection[3]height)。

#边界框左上角坐标。

x=int(center_xw/