【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1：环境与依赖

环境

系统环境：

win10、python3.6、tensorflow1.14.0、opencv3.8

ide：

pycharm 2019.1.3、jupyternotebook

依赖

安装object_detection api及依赖包

1、开下载项目的依赖包（安装在对应的虚拟环境内）：

说明中使用的是liunx命令，win10命令如下

1 pip install cython
2 pip install contextlib2
3 pip install pillow
4 pip install lxml
5 pip install jupyter
6 pip install matplotlib

2、（）放在项目文件夹下（不要有中文路径）

3、（）（3.4之后不支持通配符，目前没找到解决办法，所以安装了较老的版本）

 

解压后在克隆项目的目录下执行命令如：

将对应路径下的.proto文件转化成 .py文件。在后面的迁移学习需要使用。

其中1是我的虚拟环境，2是克隆项目的路径（model是克隆项目，pedestrian_detection为项目目录），3是protoc的路径，4是执行命令其中*就是通配符。执行成功后在对应文件夹中生成了对应的.py文件。

 

测试

执行命令：

得到如下结果：

成功！！！