使用Python爲初學者構建AI汽車和行人跟蹤

做者|Nidhi punj
編譯|Flin
來源|medium

第1步：獲取大量汽車圖片

第2步：把它們都變成黑白圖片

灰度圖像使算法更快。顏色增長了模型的複雜性，或者咱們能夠說灰色圖像是用來簡化數學的。例如，咱們能夠談論亮度、對比度、邊緣、形狀、輪廓、紋理、透視、陰影等，而沒必要討論顏色。

第3步：訓練算法以檢測汽車

如今問題來了：計算機如何訓練算法？

咱們只是找到匹配項。

咱們能夠匹配上述功能，以實際檢測到汽車的後保險槓，以下所示。

檢測行人的想法是同樣的

一切都是爲了匹配特徵或形狀。若是某個物體與上述特徵相匹配，模型會將其檢測爲行人。

讓咱們開始編寫檢測器

步驟1：咱們首先須要安裝OpenCV庫。

pip install opencv-python

若是這不起做用，請嘗試：

pip install opencv-python-headless

若是你仍然沒法安裝。嘗試使用Google搜索，如何在計算機上安裝opencv？

步驟2：下載機器學習文件（Haar Cascade xml文件）：

咱們已經提供了通過預訓練的汽車和人體（行人）分類器，咱們只須要下載它便可。

汽車預訓練分類器：https://raw.githubusercontent.com/andrewssobral/vehicle_detection_haarcascades/master/cars.xml

人體預訓練分類器：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml

步驟3：咱們只須要編寫20行代碼。你能夠經過閱讀代碼來理解它。

GitHub的代碼連接：https://github.com/nidhipunj7/AI-Car-and-Pedestrian-Tracking

結果

查看視頻：

• https://youtu.be/XXmPGpy9PxE

推薦連接：

• https://www.youtube.com/watch?v=zg9X6ASj3Q0&t=5269s

• https://docs.opencv.org/2.4/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html?highlight=detectmultiscale

原文連接：https://medium.com/@nidhipunj7/build-ai-car-and-pedestrian-tracking-with-python-for-beginners-ac49a83eb5d2

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