怎样用Ubuntu的Python-OpenCV识别物体

要使用Ubuntu的Python-OpenCV库来识别物体，你需要遵循以下步骤：

1. 安装OpenCV： 如果你还没有安装OpenCV，可以使用pip命令来安装。在终端中输入以下命令：

pip3 install opencv-python 

2. 编写代码： 创建一个新的Python文件，例如object_recognition.py，并添加以下代码：

import cv2  # 加载预先训练的模型（在这个例子中是MobileNet SSD） model_path = 'path/to/your/MobileNetSSD_deploy.caffemodel' config_path = 'path/to/your/MobileNetSSD_deploy.prototxt' net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(config_path, model_path)  # 设置要检测的类别标签 labels = ['background', 'aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 'dog', 'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant', 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']  # 加载要检测的图像 image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')  # 预处理图像 (height, width) = image.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)  # 设置输入并进行计算 net.setInput(blob) detections = net.forward()  # 遍历检测结果并绘制边界框 confidence_threshold = 0.7 for i in range(detections.shape[2]):     confidence = detections[0, 0, i, 2]     if confidence > confidence_threshold:         idx = int(detections[0, 0, i, 1])         label = labels[idx]         bounding_box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([width, height, width, height])         (startX, startY, endX, endY) = bounding_box.astype("int")         cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)         y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15         cv2.putText(image, label, (startX, y),             cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)  # 显示结果图像 cv2.imshow("Output", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 

注意：

• 你需要下载MobileNet SSD的模型文件（MobileNetSSD_deploy.caffemodel和MobileNetSSD_deploy.prototxt）并将其路径替换为model_path和config_path。
• 你还需要准备一个要检测的图像，并将其路径替换为image。

3. 运行代码： 在终端中，导航到包含你的Python文件的目录，并输入以下命令来运行你的代码：

python3 object_recognition.py 

你应该会看到一个窗口，显示带有物体边界框和标签的图像。