当前位置：首页 > news >正文

Python实现自动物体识别---基于深度学习的AI应用实战

news 2025/5/29 13:19:26

在AI和CV领域，自动物体识别是一个非常热门且实用的任务，通过深度学习，我们可以让计算机自动识别图片或视频中的各种物体，比如人、车、动物等。现在我将带你一步步用Python和PyTorch实现一个简单的自动物体识别系统，助你快速上手AI项目实战，赶紧行动起来吧。。。😎

一、环境准备

采用PyTorch以及其配套的`torchvision`库，调用成熟的预训练模型（Faster R-CNN）来快速实现目标检测。

1. 安装依赖

建议使用Anaconda或虚拟环境，避免包冲突。

bash

pip install torch torchvision pillow matplotlib

二、核心代码编写

下面是完整的Python代码。该代码会自动下载并加载Faster R-CNN的预训练模型，对图片进行物体检测，并用不同颜色的框将识别出的物体标记出来。

import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
from torchvision.transforms import functional as F
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import numpy as np

# 1. 加载模型并设置为评估模式
def load_model():model = fasterrcnn_resnet50_fpn(weights="DEFAULT")model.eval()return model

# 2. COCO类别标签
COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES = ['__background__', 'person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus','train', 'truck', 'boat', 'traffic light', 'fire hydrant', 'N/A', 'stop sign','parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog', 'horse', 'sheep', 'cow','elephant', 'bear', 'zebra', 'giraffe', 'N/A', 'backpack', 'umbrella', 'N/A','N/A', 'handbag', 'tie', 'suitcase', 'frisbee', 'skis', 'snowboard','sports ball', 'kite', 'baseball bat', 'baseball glove', 'skateboard','surfboard', 'tennis racket', 'bottle', 'N/A', 'wine glass', 'cup', 'fork','knife', 'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple', 'sandwich', 'orange', 'broccoli','carrot', 'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair', 'couch', 'potted plant','bed', 'N/A', 'dining table', 'N/A', 'N/A', 'toilet', 'N/A', 'tv', 'laptop','mouse', 'remote', 'keyboard', 'cell phone', 'microwave', 'oven', 'toaster','sink', 'refrigerator', 'N/A', 'book', 'clock', 'vase', 'scissors','teddy bear', 'hair drier', 'toothbrush'
]

# 3. 目标检测预测与可视化
def predict(image_path, threshold=0.5):# 加载预训练模型model = load_model()# 加载图片image = Image.open(image_path).convert("RGB")img_tensor = F.to_tensor(image).unsqueeze(0)# 推理with torch.no_grad():outputs = model(img_tensor)# 解析输出pred_scores = outputs[0]['scores'].cpu().numpy()pred_labels = outputs[0]['labels'].cpu().numpy()pred_boxes = outputs[0]['boxes'].cpu().numpy()# 只保留分数高于阈值的目标valid = pred_scores >= thresholdboxes = pred_boxes[valid]labels = pred_labels[valid]scores = pred_scores[valid]# 可视化fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(12, 9))ax.imshow(np.array(image))for box, label, score in zip(boxes, labels, scores):xmin, ymin, xmax, ymax = boxrect = patches.Rectangle((xmin, ymin), xmax-xmin, ymax-ymin,linewidth=2, edgecolor='red', facecolor='none')ax.add_patch(rect)ax.text(xmin, ymin,f'{COCO_INSTANCE_CATEGORY_NAMES[label]}: {score:.2f}',color='white', fontsize=10,bbox=dict(facecolor='red', alpha=0.5, edgecolor='none', pad=0.5))ax.axis('off')plt.tight_layout()plt.show()# 示例用法（取消注释后使用）
# predict('your_image.jpg', threshold=0.5)

三、实战效果展示

1. 准备一张图片，比如`image.jpg`。
2. 运行上述代码后，调用：