下面就为大家详细讲解 Python 使用 Opencv 实现目标检测与识别的示例代码的完整攻略。

一、前置知识

在学习本篇攻略之前，你需要掌握以下知识：

• Python 语法基础
• 图像处理基础
• Opencv 库的基本使用

二、环境准备

在使用 Python 实现目标检测与识别之前，我们需要先安装以下环境：

• Python 3.x
• Opencv-python
• Numpy

这些环境都可以通过 pip 进行安装。

三、示例说明

在这里，我们将介绍两个具体的示例来说明如何使用 Python 和 Opencv 实现目标检测与识别。

1. 人脸识别

人脸识别可以说是目标检测的一个子分类，我们可以使用 Opencv 提供的人脸识别模型来对图片中的人脸进行识别。

下面是一个简单的人脸识别示例代码，可以用于检测图片中的人脸并进行识别。

import cv2

# 加载人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 人脸检测
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 在原图上绘制矩形
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 目标检测

在目标检测中，我们需要先准备好训练数据和模型，然后使用模型对新的图片进行预测。这里我们将使用开源的目标检测模型 YOLOv3。

下面是一个简单的目标检测示例代码，可以用于检测图片中的物体。

import cv2

# 加载模型和类别列表
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
    classes = [line.strip() for line in f.readlines()]

# 加载图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 对图像进行预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)

# 设置输入到网络
net.setInput(blob)

# 获取网络输出
outs = net.forward(net.getUnconnectedOutLayersNames())

# 对输出进行后处理
conf_threshold = 0.5
nms_threshold = 0.4
for out in outs:
    for detection in out:
        scores = detection[5:]
        class_id = np.argmax(scores)
        confidence = scores[class_id]
        if confidence > conf_threshold:
            center_x = int(detection[0] * img.shape[1])
            center_y = int(detection[1] * img.shape[0])
            width = int(detection[2] * img.shape[1])
            height = int(detection[3] * img.shape[0])
            left = int(center_x - width / 2)
            top = int(center_y - height / 2)
            cv2.rectangle(img, (left, top), (left+width, top+height), (0,255,0), 2)
            label = f"{classes[class_id]}: {confidence:.2f}"
            cv2.putText(img, label, (left, top-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、总结

本篇攻略介绍了如何使用 Python 和 Opencv 实现目标检测与识别的相关知识以及两个示例代码的详细实现。希望对大家有所帮助。