【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1:环境与依赖

环境

系统环境:

win10、python3.6、tensorflow1.14.0、OpenCV3.8

IDE:

Pycharm 2019.1.3、JupyterNotebook

依赖

安装object_detection API及依赖包

1、开项目说明(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md)下载项目的依赖包(安装在对应的虚拟环境内):

说明中使用的是liunx命令,win10命令如下

1 pip install Cython
2 pip install contextlib2
3 pip install pillow
4 pip install lxml
5 pip install jupyter
6 pip install matplotlib

2、克隆项目https://github.com/tensorflow/models)放在项目文件夹下(不要有中文路径

3、安装 protoc3.4https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.4.0)(3.4之后不支持通配符,目前没找到解决办法,所以安装了较老的版本)

【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1:环境与依赖

 

解压后在克隆项目的目录下执行命令如:

【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1:环境与依赖

将对应路径下的.proto文件转化成 .py文件。在后面的迁移学习需要使用。

其中1是我的虚拟环境,2是克隆项目的路径(model是克隆项目,Pedestrian_Detection为项目目录),3是protoc的路径,4是执行命令其中*就是通配符。执行成功后在对应文件夹中生成了对应的.py文件。

【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1:环境与依赖

 

测试

执行命令:

【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1:环境与依赖

得到如下结果:

【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1:环境与依赖

成功!!!

 

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