# 基于tensorflow1.7.0 + object detection API 实现视频识别、语言识别、文本识别功能
前言:在搭建环境的时候,如果采用源码安装,到处都是坑,估计2天时间都未必能弄好,
所以,建议尽量不采用源码安装。
一 、TensorFlow 环境搭建(为了保证本项目运行成功)请严格按照下面步骤按照
python3.5(3.5或以上 ,其中pip3 需要升级到 10.1)
Protobuf 3.3 (官方说的2.6 在用protoc编译时出错 )
Python-tk
Pillow 1.0
lxml
tf Slim (which is included in the "tensorflow/models/research/" checkout)
Jupyter notebook
Matplotlib
Tensorflow
Cython
cocoapi
二、ubuntu16.4下安装
#For CPU
pip install tensorflow
# For GPU
pip install tensorflow-gpu (如果安装gpu)
三、依赖包安装( 下面仅仅举例,包括第一点所说的所有软件包都需要安装)
sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk
sudo pip install Cython
sudo pip install jupyter
sudo pip install matplotlib
sudo pip .....
直接用download方式从 github.com/tensorflow/models 下载models包,大概470M,如果用git 太慢。
四、COCO API 安装
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
make
cp -r pycocotools <path_to_tensorflow>/models/research/
五、Protobuf 编译(非常重要,编译不成功,后面无法执行)
# From tensorflow/models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
六、设置PYTHONPATH路径 (非常重要)
# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
七、测试安装
python object_detection/builders/model_builder_test.py
不报错,则表示安装成功
八、运行 jupyter
在 ~/tensorflow/models/research 目录下运行 jupyter
nohup jupyter notebook --ip=* --no-browser --allow-root 2>&1 > my.log &
然后 在浏览器输入 http://xxx.xxx.xxx.xxxx:8888/ ,其中xxx.xxx.xxx.xxx表示安装jupyter的IP地址,8888表示端口
九 、在浏览器中运行 object_detection_tutorial.ipynb ,这个demo是图片识别,但需要改进!有些
识别不出来。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【附加价值】: 项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
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资料总结
jenyouhu.xlsx 11KB
loan_anylist_status.xlsx 11KB
ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.tar.gz 72.99MB
credit_score_train.csv 7.21MB
loan_status.xlsx 11KB
loan_overdue_analysis.ipynb 7KB
mode-dec-char.ipynb 41KB
loan_overdue_analysis_log.ipynb 41KB
object_detection_g_api.ipynb 3.36MB
README.md 2KB
tf_keras_video_QA_problem.ipynb 31KB
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妄北y
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