教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测
本文共 441 字，大约阅读时间需要 1 分钟。
点击上方“迈微AI研习社”，选择“星标★”公众号
重磅干货，第一时间送达
来自丨机器之心 路雪、李泽南
使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。
-
深度学习目标检测教程：http://www.pyimagesearch.com/2017/09/11/object-detection-with-deep-learning-and-opencv/
-
VideoStream 类教程：http://www.pyimagesearch.com/2016/01/04/unifying-picamera-and-cv2-videocapture-into-a-single-class-with-opencv/
转载地址：http://xoydz.baihongyu.com/
你可能感兴趣的文章
vue样式穿透 ::v-deep的具体使用
查看>>
Netty工作笔记0065---WebSocket长连接开发4
查看>>
Netty工作笔记0066---Netty核心模块内容梳理
查看>>
Vue基本使用---vue工作笔记0002
查看>>
Netty工作笔记0068---Protobuf机制简述
查看>>
Netty工作笔记0069---Protobuf使用案例
查看>>
Netty工作笔记0070---Protobuf使用案例Codec使用
查看>>
Netty工作笔记0071---Protobuf传输多种类型
查看>>
Netty工作笔记0072---Protobuf内容小结
查看>>
Netty工作笔记0073---Neety的出站和入站机制
查看>>
Netty工作笔记0074---handler链调用机制实例1
查看>>
Netty工作笔记0075---handler链调用机制实例1
查看>>
Netty工作笔记0076---handler链调用机制实例3
查看>>
Netty工作笔记0077---handler链调用机制实例4
查看>>
Netty工作笔记0078---Netty其他常用编解码器
查看>>
Netty工作笔记0079---Log4j整合到Netty
查看>>
Netty工作笔记0080---编解码器和处理器链梳理
查看>>
Netty工作笔记0081---编解码器和处理器链梳理
查看>>
Netty工作笔记0082---TCP粘包拆包实例演示
查看>>
Netty工作笔记0083---通过自定义协议解决粘包拆包问题1
查看>>