ValueError:assignment destination is read-only https://ask.csdn.net/questions/757782

原：image_process = detect_objects(image, sess, detection_graph)
image_process=detect_objects(np.array(image),sess,detection_graph) 改成这个就好了

关于object detection运行视频检测代码出现报错：ValueError:assignment destination is read-only: 我参考博主 withzheng的博客：https://blog.csdn.net/xiaoxiao123jun/article/details/76605928

在视频物体识别的部分中，我用的是Anaconda自带的spyder(python3.6)来运行他给的视频检测代码，出现了如下报错，

具体报错：
Moviepy - Building video video1_out.mp4.
Moviepy - Writing video video1_out.mp4

t: 7%|▋ | 7/96 [00:40<09:17, 6.26s/it, now=None]Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in
runfile('C:/models-master1/research/object_detection/object_detection_tutorial (1).py', wdir='C:/models-master1/research/object_detection')

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 710, in runfile
execfile(filename, namespace)

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 101, in execfile
exec(compile(f.read(),filename,'exec'), namespace)

File "C:/models-master1/research/object_detection/object_detection_tutorial (1).py", line 273, in
white_clip.write_videofile(white_output, audio=False)

File "", line 2, in write_videofile

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\decorators.py", line 54, in requires_duration
return f(clip, *a, **k)

File "", line 2, in write_videofile

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\decorators.py", line 137, in use_clip_fps_by_default
return f(clip, *new_a, **new_kw)

File "", line 2, in write_videofile

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\decorators.py", line 22, in convert_masks_to_RGB
return f(clip, *a, **k)

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\video\VideoClip.py", line 326, in write_videofile
logger=logger)

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\video\io\ffmpeg_writer.py", line 216, in ffmpeg_write_video
fps=fps, dtype="uint8"):

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\Clip.py", line 475, in iter_frames
frame = self.get_frame(t)

File "", line 2, in get_frame

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\decorators.py", line 89, in wrapper
return f(*new_a, **new_kw)

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\Clip.py", line 95, in get_frame
return self.make_frame(t)

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\Clip.py", line 138, in
newclip = self.set_make_frame(lambda t: fun(self.get_frame, t))

File "C:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\moviepy\video\VideoClip.py", line 511, in
return self.fl(lambda gf, t: image_func(gf(t)), apply_to)

File "C:/models-master1/research/object_detection/object_detection_tutorial (1).py", line 267, in process_image
image_process=detect_objects(image,sess,detection_graph)

File "C:/models-master1/research/object_detection/object_detection_tutorial (1).py", line 258, in detect_objects
line_thickness=8)

File "C:\models-master1\research\object_detection\utils\visualization_utils.py", line 743, in visualize_boxes_and_labels_on_image_array
use_normalized_coordinates=use_normalized_coordinates)

File "C:\models-master1\research\object_detection\utils\visualization_utils.py", line 129, in draw_bounding_box_on_image_array
np.copyto(image, np.array(image_pil))

ValueError: assignment destination is read-only

想问问各位大神有遇到过类似的问题吗。。如何解决？

编辑于：2019.04.20 17:33 发布于：2019.04.20 17:24

python

tensorflow

    </div></dl><div class="manage_wrap" data-type="questions" data-score="0" data-flag="true" data-question-id="757782"><label class="ask_praise_btn "><i class="icon-caret-up"></i><div class="ask_operate_tip">赞！好问题，内容完整，我也想问！</div></label><span>0</span><label class="ask_step_btn "><i class="icon-caret-down"></i><div class="ask_operate_tip">烂问题，内容不完整，没有价值。</div></label></div><script>$(function () {var _getCookieValue = function (a, b) {b = document.cookie.match('(^|;)\\s*' + a + '\\s*=\\s*([^;]+)');return b ? b.pop() : '';//return '11';  //测试  ''未登录跳转，其他登陆成功};var _verificaUser = function () {if (!(_getCookieValue('UserName'))){var _url = "https://passport.csdn.net/account/login?from=" + encodeURI(location.href);window.location = _url;return false;} else {return true;}};$(".ask_praise_btn").on("click", function () {var manageWrap = $(this).parents(".manage_wrap");var scoreWrap = $(this).next();var userScore = parseInt(manageWrap.attr("data-score"));var question_id = manageWrap.attr("data-question-id");var question_type = manageWrap.attr("data-type");var min_vote_score = 0;if(_verificaUser()){if (userScore < min_vote_score) {var praiseHtml = '<h2><span>声望值不够</span><b class="shutoff" ></b></h2><div class="popup_content popup_con">支持票，需要'+min_vote_score+'分的声望。您的声望值不够，点击查看 <a class="ask_score_a" href="https://blog.csdn.net/askdevteam/article/details/82909509" target="_blank">获取声望值方式 。</a></div>';$("#popup_reported").html(praiseHtml);show_reward_pop("popup_reported");} else {praiseStepAjax(question_type,question_id,scoreWrap,'up');}}});$(".ask_step_btn").on("click", function () {var manageWrap = $(this).parents(".manage_wrap");var scoreWrap = $(this).prev();var userScore = manageWrap.attr("data-score");var answer_id = manageWrap.attr("data-question-id");var question_type = manageWrap.attr("data-type");var min_vote_score = 200;if(_verificaUser()){if (userScore < min_vote_score) {var stepHtml = '<h2><span>声望值不够</span><b class="shutoff" ></b></h2><div class="popup_content popup_con">反对票，需要'+min_vote_score+'分的声望。您的声望值不够，点击查看 <a class="ask_score_a" href="https://blog.csdn.net/askdevteam/article/details/82909509" target="_blank">获取声望值方式 。</a></div>';$("#popup_reported").html(stepHtml);show_reward_pop("popup_reported");} else {praiseStepAjax(question_type,answer_id,scoreWrap,'down');}}});$(document).on("click", ".shutoff", function () {hide_report_pop('popup_reported');});function praiseStepAjax(question_type,question_id,scoreWrap,type){$.ajax({type: "post",url: '/'+question_type+'/'+question_id+'/votes?type='+type,dataType: "json",beforeSend: function(xhr) {xhr.setRequestHeader('X-CSRF-Token', $('meta[name="csrf-token"]').attr('content'));},success: function(resobj) {//为true时表示可以点赞或踩if(resobj.success == true){scoreWrap.html(resobj.votes_count);}else{$("#popup_reported").html('<h2><span>提示信息</span><b class="shutoff" ></b></h2><div class="popup_content popup_con">'+resobj.msg+'</div>')show_reward_pop("popup_reported");}},error: function(err) {console.log(err);}});}function show_reward_pop(popid) {$('#popup_mask').css({opacity: 0.5,width: $(document).width() + 'px',height: $(document).height() + 'px'});$('#popup_mask').css("display", "block");$('#' + popid).fadeIn("slow");}function hide_report_pop(popid) {$('#' + popid).fadeOut("fast");$('#popup_mask').css("display", "none");}});</script><div class="share_bar_con share_bar_con_01" id="question_757782"><div class="share bdsharebuttonbox bdshare-button-style0-16" data-bd-bind="1558261090037"><a class="bds_more" href="javascript:;" style="height:30px;line-height:30px; padding-left:0;margin:0px;background:none" data-cmd="more">分享</a><script>window._bd_share_config = {"common": {"bdSnsKey": {},"bdUrl": "//ask.csdn.net/questions/757782","bdText": "关于object detection运行视频检测代码出现报错：ValueError:assignment destination is read-only","bdMini": "2","bdMiniList": false,"bdPic": "","bdStyle": "0","bdSize": "16"},"share": {}};with (document) 0[(getElementsByTagName('head')[0] || body).appendChild(createElement('script')).src = '//csdnimg.cn/static/api/js/share.js?v=89860594.js'];</script></div><span class="interval">|</span><a class="collection question_comment" id="collection_757782" href="javascript:;">评论0</a><span class="interval">|</span><a class="collection" data-method="post" data-remote="true" href="/collections?item_id=757782&amp;item_type=Question" rel="nofollow" title="收藏">收藏0

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原：image_process = detect_objects(image, sess, detection_graph)
image_process=detect_objects(np.array(image),sess,detection_graph) 改成这个就好了

发布于：2019.04.20 18:33

<div class="share_bar_con share_bar_con_01 clearfix"><div class="share bdsharebuttonbox bdshare-button-style0-16" data-bd-bind="1558261090037"><a class="bds_more" href="javascript:;" style="height:30px;line-height:30px; padding-left:0;margin:0px;background:none" data-cmd="more">分享</a><script>window._bd_share_config = {"common": {"bdSnsKey": {},"bdUrl": "http://ask.csdn.net/questions/757782","bdText": "关于object detection运行视频检测代码出现报错：ValueError:assignment destination is read-only","bdMini": "2","bdMiniList": false,"bdPic": "","bdStyle": "0","bdSize": "16"},"share": {}};with (document) 0[(getElementsByTagName('head')[0] || body).appendChild(createElement('script')).src = '//csdnimg.cn/static/api/js/share.js?v=89860594.js'];</script></div><span class="interval">|</span><a class="collection" href="javascript:void(0);" id="collection_813394">评论 0</a><span class="interval interval_no">|</span><a class="browse report" data-method="post" data-remote="true" href="/answers/813394/report" rel="nofollow" title="举报">举报</a><dl class="ask_head"><dt><a href="https://my.csdn.net/qq_34685454" target="_blank"><img alt="qq_34685454" src="//profile.csdnimg.cn/5/2/A/3_qq_34685454" style="width:35px; height:35px;" username="qq_34685454"></a></dt><dd><h5><a class="user_name" href="https://my.csdn.net/qq_34685454" target="_blank">qq_34685454</a>&nbsp;&nbsp;</h5><p><span>声望：</span><em>0</em></p></dd></dl>
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抄袭、复制答案，以达到刷声望分或其他目的的行为，在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了！

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@author：wepon
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42811297

今天又用半小时扫了一下Apprentice篇里的10道exercise，不知道怎么翻译Apprentice（学徒～～）这个词，就直接以Apprentice篇作为

linux编程错误总结

1)error: ‘string’ does not name a type

添加using std::string或者使用using namespace std;

2)c++ compile error: discards qualifier

http://wlx.westgis.ac.cn/382/
可能发生const常成员函数调用普通非const成员函数。

测试运行object_detection出现问题汇总

一、Traceback (most recent call last):
File “Data_preprocessing.py”, line 11, in <module>
from lxml import etree
ImportError: No module named lxml
少lxml模块，安装lxml模块问题解决二、Traceback (most recent call

新路程------ 编译遇错

遇到错误
drivers/spi/rc663.c:1145:2: error: assignment of member ‘dev’ in read-only object

原因是
rc663_fops.dev = &pdev->dev;这个fops的类型是const，所以出错，改了就好

遇到错误
drivers/spi/spidev1.c:744:5: warning: ISO

目标检测之Object Detection API 测试

1.前置工作

安装Tensorflow，要求1.4及以上版本。
安装pillow、jupyter、matplotlib、lxml。
下载Tensorflow Object_detection API框架：框架
下载Protobuf，下载地址：Protobuf

这里说下window环境下protobuf的编译。下载Protobuf后解压缩，然后将其文件bin的路径配置到环境变量中，然后以管理…

tensorflow object detection API遇到的一些问题以及解决方法以及测试自己的数据集

本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/35854575文章

先在网盘下载所需的数据https://pan.baidu.com/s/1YRevOO-OSz1NKcBtYmRs9A

密码：bp9k

下载完数据后解压，在model-master中有一个research文件夹，，接下来所有的操作的步骤都是在research文件夹进行的。

1.安装protoc

最好用…

Tensorflow 物体检测(object detection) 之如何优雅地预处理数据

核心代码

本文主要是对 models/research/object_detection 的分析

samples/configs/faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco.config

train_config: {
data_augmentation_options {
random_horizontal_flip {
…

tensorflow-object-detection人工智能视频识别

在谷歌object-detection基础上进行封装，使用opencv，采集网络摄像头或者USB摄像头数据，将视频数据转换为frame帧数据，使用谷歌开源的objectDetectionAPI，对frame图像帧进行分析，识别准确率能到达99%，里面已经集成了数据的训练，测试cpu能够达到每秒15帧，gpu能到到65帧，在安装之前需要安装protoc,opencv,numpy,malotlib工具包

安装运行谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统

安装Python下载地址https://www.python.org/，建议安装Anaconda，下载地址https://www.anaconda.com/download/，官网最新版本为Anaconda3-5.1.0，选择对应的操作系统进行安装，笔者选用的版本为4.3.8。安装TensorFlow笔者用给pip方式安装安装CUP版的TensorFlow：pip install tensorfl…

tensorflow使用object detection实现目标检测超详细全流程(视频+图像集检测)

1、数据整理
对生成的数据集（整理成VOC格式），通过Annotations的数据数进行train、test、val、trainval.txt的生成
进入目录
cd VOCdevkit/VOC2012/
python data_segment.py

&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;quot;&amp

TensorFlow:Object_Detection_API图像视频物体识别API例程用到的tutorial

tutorial参考：http://blog.csdn.net/llrraa2010/article/details/79361291

scrapy使用时的一些错误及解决方法

最近，想用爬虫在网上爬点数据下来，因此粗略的学习了一下scrapy。网上这方便的资料有很多，在这里就不一一贴出来了，大家可以自行去查找。在这里我只想介绍下我遇到的一些问题和解决方法。

第一个，安装问题。在网上找了很多资料，大部分都是在python的基础上安装各种库。而我安装的 Anaconda，发现里面很多库都已经安装好，因此，我们只需要使用命令 pip install scrapy

对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程: 本教程针对Windows10实现谷歌近期公布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统，其他平台也可借鉴。本教程将网络上相关资料筛选整合（文末附上参考资料链接），旨在为快速搭建环境以及实现视频物体识别功能提供参考，关于此API的更多相关信息请自行搜索。注意： windows用户名不能出现中文！！！安装Python注意： Windows平台的TensorFlow

在tensorflow object detection安装出现错误总结: 1.tensorflow的model目录下的reseach文件中：

from object_detection.builders import model_builder
ImportError: No module named ‘object_detection’

解决：

在site-packages添加一个路径文件，如tensorflow_model.pth，必须以.pth为后缀，写上…

TensorFlow:Object_Detection_API图像视频物体识别API例程用到的tutorial1

tutorial参考：http://blog.csdn.net/llrraa2010/article/details/79361291

基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型（二）

前言

已完成数据预处理工作，具体参照：

基于TensorFlow Object Detection API进行迁移学习训练自己的人脸检测模型（一）

设置配置文件

新建目录face_faster_rcnn

将上文已完成预数据处理的目录data移动至face_faster_rcnn目录下，

并在face_faster_rcnn目录下创建face_label.pbtxt文件，内容如下：

…

TF ObjectDetectionAPI的安装、验证测试

前提是安装了Tensor flow（我个人是用Anaconda3来安装的Tensor
flow）
此文经个人实践验证了。

在windows环境下安装TF
object detection api。
所用机器配置：i5 cpu，8G
mem

在window下安装详细步骤；
1：下载tensorflow
model，一般花费10分钟左右（看网速）

在cmd中

谷歌Object Detection API（实物检测模型库）安装过程踩过的坑

在一个状态极佳的夜晚，终于将惦记了好几个月的object detection API装好了，主要安装步骤参考了这个博客，手动比心❤ 但是在安装过程中还是遇到了不少该博客中没有提到的问题，希望记录下来，给自己日后参考，也希望能为有需要的人提供绵薄之力。1. 开发环境操作系统：windows 10 64位内存：8GGPU：Nvidia GTX 1070Tensorflow: 1.42. …

[深度学习]Object detection物体检测之概述

一、Object detection物体检测与其他计算机视觉问题的区别与联系
在这里。有必要解释一下几大计算机视觉问题的区别与联系。说起物体检测是，那是计算机视觉之中一个比较热门的问题。

而它与图像识别classification的区别在于，图像识别classification提供了localization的定位操作，物体检测则是包括了定位和分类的两个任务。在现实世界中我们更多的能使用到物体检测…

CVPR2018上关于目标检测（object detection）

CVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。

1、Cascaded RCNN
论文：Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection
论文链接：https://arxiv.org…

TensorFlow:Object_Detection_API图像视频物体识别API例程用到的model

TensorFlow:Object_Detection_API图像视频物体识别API例程用到的model，试过下载不了，放在这里以防万一。tutorial参考：http://blog.csdn.net/llrraa2010/article/details/79361291

谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程

&amp;amp;#13;&nbsp;

视频中的物体识别

摘要

物体识别（Object Recognition）在计算机视觉领域里指的是在一张图像或一组视频序列中找到给定的物体。本文主要是利用谷歌开源TensorFlow Object Detection API物体识别系统对视频内容进行识别，下面将详细介绍整个实现过程。
关键词：物体识别；TensorFlow
1.引言
随着人们工作、生活智…

基于深度学习的目标检测（object detection）—— rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn、SSD、YOLO

模型和方法：
在深度学习求解目标检测问题之前的主流 detection 方法是，DPM（Deformable parts models），
度量与评价：
mAP：mean Average Precision
数据集：
voc2007
the PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007

基于TensorFlow Object Detection API训练自己的目标识别模型

基于TensorFlow Object Detection API训练自己的目标识别模型
环境
Windows10
CUDA_9
Cudnn_9.0
Anaconda3-5.2.0
Tensorflow-GPU-1.12.0
TensorFlow Object Detection 1.12.0
1.安装TensorFlow Object Detection API：
请查看我的上一篇文章
2.项目…

视频显著性检测

一.论文合集

1.Video Salient Object Detection via Fully Convolutional Networks

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1702.00871.pdf

代码地址：https://github.com/wenguanwang/ViSalientObject

本文提出了一种深度学习模型，可以有效地检测视频中的…

视频物体检测文献阅读笔记

Impression Network for Video Object Detection
基于印象机制的高效多帧特征融合，解决defocus and motion
blur等问题（即视频中某帧的质量低的问题），同时提高速度和性能。

类似TSN，每个segment选一个key frame（注意，TSN做视频分类是在cnn最后才融合不同的segments）。特征融合前需要用Optical

基于视频的移动目标检测 Moving Object Detection

引言：

一、视频中移动目标检测的方法：

基于像素的移动目标检测（像素颜色值，像素位置）
基于区域的移动目标检测（像素属性之间的关联，大尺度特征）
其他方法

二、由于视频环境的复杂和应用场景的复杂，很难使用单一技术应对所有的应用环境，各种相关算法不断涌现出来。

问题陈述及应用：

移动目标检测一般不单独构成应用，而是在作为系统的一个组件。

使用Google object_detection API与opencv实现简单的动态目标实时检测

这是我第一次在CSDN上发博客，如有错误或不满可以向我指出或联系我，希望这篇文章能够帮助一些人。

现在是第二次修改版

人工智能很火，我也尝试自己去做一些小小的东西，最近自己训练了一个检测黑框眼镜的模型，后来又实现了实施性的检测，这篇文章就是想做个记录，也希望帮助更多的人。

下图是自己做的一个最简单基础的实时检测了，算法啥的可能都不是特别好。

代码见我的github上，地址https:/…

Tensorflow Object Detection API训练自己数据集遇到的一个问题

用这个api训练自己的数据集时候，遇到一个问题，就是即使训练了十万步，最后loss始终降不下去，保持在5%左右（其实也还好，不算高），最后在测试集上测试，效果很不好，物体检测的框都标错。

经过反复查找原因，最后找到问题的关键在于生成Tf_record文件的时候，读入图片的宽和高信息有误导致的。

先来看看Object Detection的官方给的生成tf_record数据处理python文件中生…

Tensorflow 物体检测(object detection) 之如何优雅地读数据

本文主要分析 models/research/object_detection/train.py

核心代码

其中配置示例 samples/configs/faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco.config

train_input_reader: {
tf_record_input_reader {
input_path: &amp;amp;amp;quot;…

Tensorflow object detection api数据集检测视频教程-黄彬彬-专题视频课程

Tensorflow object detection api数据集检测视频培训教程：此课程从应用的角度出发，讲述如何利用深度学习框架tensorflow object detection api来检测自己的数据集，提供了专用的图像标注工具，让初学者入手应用，做出自己的对象检测工具。…

显著性物体检测(salient object detection, SOD)代码汇总

IT方法：http://www.saliencytoolbox.net/AIM方法：http://www-sop.inria.fr/members/Neil.Bruce/IM方法：http://www.cat.uab.cat/Research/Attention/MSS方法：http://lcavwww.epfl.ch/~achanta/SEG方法：http://www.cse.oulu.fi/C…

【显著性目标检测】CVPR2018 显著性检测领域论文整理解读(Salient Object Detection)

前言：CVPR2018会议论文集已经公示（CVPR2018全部论文集链接），本文对显著性目标检测领域的6篇进行了整理，将这几篇论文的主体思想汇总起来，供大家一起学习。

一、论文列表：

1.《Flow Guided Recurrent Neural Encoder for Video Salient Object Detection》；
2.《A Bi-Directional Message …

在安装并使用tensorflow中的Object-detection模块时遇到的一些问题汇总及解决方法

前言：
由于一些业务上的原因，需要做目标检测相关的部分。本来的想法是做特征值提取然后模式匹配，然后发现需要检测的目标种类比较多特征值也不太好提取。后来发现了一个名叫YOLO的用来目标检测的神经网络（https://pjreddie.com/darknet/yolo/）。效果非常好，但是似乎使用起来比较麻烦……和我目前用的开发环境不太相符，另外那台机器被我丢在学校了，所以放弃了。
但是相应的，我

object detection 目标检测,你必须知道的一些背景知识

在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-Unio…

TensorFlow 之物体检测

谷歌开源的一套智能对象物体检测识别系统，让图像搜索和街景服务更准确。

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[url=http://rensanning.iteye.com/blog/2382529]TensorFlow 之手写数字识别MNIST[/url]
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Object-Detection-API在Linux下实现

此文件为Python脚本以及需要的文件资源，基于Tensorflow的Object-Detection-API，需要安装Opencv、Tensorflow和numpy 。此脚本使用树梅派测试成功（使用树莓派摄像头），在此脚本的相同路径需要创建model文件夹以存放模型，model文件夹下的模型文件需要解压，data文件夹也需放在同一目录下。model的下载地址见说明文档。脚本参考了官方的说明文档和国外网站教程，经过本人修改后可在树莓上运行，移植到其他Linux平台只需配置下摄像头。

基于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统搭建自己的应用（二）

基于上篇基于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统搭建自己的应用（一），实现视频物体识别基于上篇，新建VideoTest.py，并将一个视频文件放入到object_detection目录下主要步骤如下： 1.使用 VideoFileClip 函数从视频中抓取图片。 2.用fl_image函数将原图片替换为修改后的图片，用于传递物体识别的每张抓取图片…

目标检测（Object Detection）资料汇总

Object Detection - handong1587（非常全，而且实时更新）
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html

GitHub - caocuong0306/awesome-object-proposals: A curated list of object p

目标检测（Object Detection）原理与实现

基于形变部件模型（Deformable Part Models）的目标检测

上节说了基于cascade的目标检测，cascade的级联思想可以快速抛弃没有目标的平滑窗（sliding window）,因而大大提高了检测效率，但也不是没缺点，缺点就是它仅仅是个很弱的特征，用它做分类的检测器也是弱分类器，仅仅比随机猜的要好一些，它的精度靠的是多个弱分类器来实行一票否决式推举（

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