实战：使用 PyTorch 和 OpenCV 实现实时目标检测系统

主要观点总结

本指南介绍了如何使用Python开发用于简单对象检测应用程序的子系统，以及如何组合各种技术来构建实时对象检测系统。文章涵盖了从读取视频流到对象检测模型的应用，再到在检测到的对象上绘制框等各个环节。

关键观点总结

关键观点1: 介绍Python在自动驾驶和实时对象检测中的应用。

文章首先介绍了Python在自动驾驶和实时对象检测领域的应用，包括Python与C++的比较，以及为何使用Python进行开发。

关键观点2: 读取视频流的多种方式。

文章详细阐述了从网络摄像头、YouTube视频或IP摄像头读取视频流的多种方式。

关键观点3: 加载和应用对象检测模型。

文章介绍了如何加载和应用对象检测模型，如YoloV5，并讨论了模型的选择和加载方式。

关键观点4: 单帧评分和绘制识别对象。

文章解释了如何对单个帧进行评分和解析，并在帧上绘制识别的对象及其框。

关键观点5: 整合各环节到一个调用函数中。

文章最后介绍了如何将各环节整合到一个调用函数中，实现实时视频流解析，并给出了完整的运行流程。

关键观点6: 结论和展望。

文章总结了Python在实时应用程序开发中的强大能力，并指出了生产级实时应用程序的复杂性和未来发展方向。

文章预览

点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 一、引言 自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。 将其与 OpenCV 等库的图像处理能力相结合，如今在数小时内构建实时对象检测系统原型要容易得多。在本指南中，我们将尝试向您展示如何开发用于简单对象检测应用程序的子系统，以及如何将所有这些组合在一起。 二、Python与C++ 我知道你们中的一些人可能会想，为什么我们要使用Python，在某种程度上,它对于实时应用程序来说不是太慢了吗。 大多数计算重操作，如预测或图像处理，都是通过PyTrand和OpenCV来执行的，它们都使用C++在场景后面实现这些操作，因此，如果我们在这里使用C++或Python，则不会有太大的差别。 三、读取视频流 输入的视频源可以是任 ………………………………