tensorflow环境下的识别食物_Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型——环境搭建与测试...
1、开发环境搭建
①、安装Anaconda
建议选择 Anaconda3-5.0.1 版本,已经集成大多数库,并将其作为默认python版本(3.6.3),配置好环境变量(Anaconda安装则已经配好)。也可以直接安装python,安装各种包比较麻烦,因此直接装了Anaconda集成环境。
安装完Anaconda后,打开Anaconda Prompt,逐个输入conda --version和python --version,出现下图所示内容则安装成功。
②、安装TensorFlow
如果是初学者,我们安装cpu版本的tensorflow足够使用。安装TensorFlow-cpu很简单,打开Anaconda Prompt,输入pip install tensorflow。稍等一会就安装成功。通过输入以下代码,检测是否安装成功。
python
import tensorflow as tf
hello = tf.constant(‘Hello, TensorFlow!‘)
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
如果输出如下图所示,则安装成功。
如果输入import tensorflow as tf出现如下警告:
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.from ._conv import register_converters as _register_converters。则需要打开Anaconda Prompt,输入pip install h5py==2.8.0rc1解决。
如果输入 sess = tf.Session()出现Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2,则表明TensorFlow版本太低了,需要打开Anaconda Prompt,输入pip install --upgrade tensorflow解决。
③、下载Tensorflow object detection API模型,从https://github.com/tensorflow/models下载。解压文件到磁盘指定目录,例如C:\Users\CFF\Desktop,重命名为models(此包内包括各种内容,我们所用到的object_detection文件夹在C:\Users\CFF\Desktop\models\research文件夹下)
④、Protobuf 编译。从https://github.com/google/protobuf/releases下载windows版的工具,如protoc-3.6.1-win32.zip,解压到C:\Users\CFF\Desktop,生成:bin, include两个文件夹。打开Anaconda Prompt,cd C:\Users\CFF\Desktop\models\research ,输入C:\Users\CFF\Desktop\bin\protoc ,编译结果如下说明可以开始编译。
Protobuf 编译,用protoc可执行文件编译目录object_detection/protos下的proto文件,生成Python文件。如:C:\Users\CFF\Desktop\bin\protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.。如何出现object_detection/protos/*.proto目录没有发现,可以将*号改成对应的文件逐个编译,生成对应的Python文件。
⑤、测试。打开Anaconda Prompt,cd C:\Users\CFF\Desktop\models\research目录,输入jupyter notebook,跳转到网页界面。
在cell中选择runAll,正常的话稍等一会儿就会有结果:
到此,已经成功完成了环境搭建与测试。
⑥、用来测试自己的图片,改变PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR 的路径,我的如下所示。测试图片命名为image1.jpg image2.jpg... 相应的数量for i in range(1, 3)也要根据自己的图片数量进行改变。
运行后,输出结果如下:
tensorflow环境下的识别食物_Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型——环境搭建与测试...相关推荐
- tensorflow精进之路(二十五)——Object Detection API目标检测(下)(VOC数据集训练自己的模型进行目标检测)
1.概述 上一讲,我们使用了别人根据COCO数据集训练好的模型来做目标检测,这一讲,我们就来训练自己的模型. 2.下载数据集 为了方便学习,我们先使用别人整理好的数据集来训练---VOC 2012数据 ...
- 使用Tensorflow Object Detection API对集装箱号进行OCR识别
玄念 两年多之前我在"ex公司"的时候,有一个明确的项目需求是集装箱识别并计数,然后通过OCR识别出之前计数的每一个集装箱号,与其余业务系统的数据进行交换,以实现特定的整体需求.当 ...
- tensorflow精进之路(二十四)——Object Detection API目标检测(中)(COCO数据集训练的模型—ssd_mobilenet_v1_coco模型)
1.概述 上一讲简单的讲了目标检测的原理以及Tensorflow Object Detection API的安装,这一节继续讲Tensorflow Object Detection API怎么用. 2 ...
- 物体识别,Win7下运行TensorFlow Object Detection API详细版教程(零基础操作)
这段时间在做三维重建,为了达到更好的重建效果,想在三维重建的工作开始前增加物体识别这一功能,以便针对特定的物体进行相应的优化,国内也不乏有众多公司在做通用图片识别,诸如:旷世,商汤,百度,图普等,这里 ...
- w10的 Google Tensorflow Object Detection API安装
欢迎关注WX公众号:[程序员管小亮] 近期学习<21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解>时遇到Google Tensorflow Object Detection AP ...
- 谷歌开放的TensorFlow Object Detection API 效果如何?对业界有什么影响
? 谷歌开放了一个 Object Detection API: Supercharge your C 写个简单的科普帖吧. 熟悉TensorFlow的人都知道,tf在Github上的主页是:tenso ...
- 【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器
这是机器未来的第1篇文章 原文首发地址:https://blog.csdn.net/RobotFutures/article/details/124745966 CSDN话题挑战赛第1期 活动详情地址 ...
- Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型1环境搭建与测试
https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 后续博客地址(附带视频教程) ------------------------------ ...
- Tensorflow object detection API 搭建物体识别模型
----------------------------------------------------先把别人博客教程跑通-------------------------------------- ...
最新文章
- ganglia安装与配置
- 【2014-11-22】《The Hardware/Software Interface》– Section 5
- livecharts中仪表盘_LiveCharts文档-3开始-4可用的图表
- 现在就启用 HTTPS,免费的!
- 如何使用Python脚本
- <img src=“图片引用失败“ onerror=“自动替换默认图片“> - 代码篇
- MongoDB(一)-- 简介、安装、CRUD
- python 单位根检验代码_python时间序列分析
- Struts2文件上传与下载
- C++ 单例模式 std::call_once实现
- @Resource 注解和 @Autowired 注解的对比
- 【遥感图像处理软件】ArcGIS Pro 使用总结
- c语言二级考试题库及答案,c语言二级考试题库
- 国内免费高匿IP代理软件
- excel锁定前几行,无法选择和编辑
- php获得视频文件扩展名,php 获取文件扩展名的 n 种方法
- 帝国cms后台界面修改方法 最新版教程
- uniapp--微信小程序--云开发生成短连接h5跳转小程序
- Could not create connection to database server. Attempted reconnect 3 times. Giving up.
- 硅芯思见:SystemVerilog中的类型转换有哪些
热门文章
- 【PAT乙级】1064 朋友数 (20 分)
- Mybatis的prefix和suffix使用
- bootstrap日期时间控件
- Java的13个规范
- java消息推送怎么实现_调用钉钉接口实现机器人推送消息
- 47K Star 的SpringBoot+MyBatis+docker电商项目,附带超详细的文档!
- 蓝桥杯java第五届决赛第四题--排列序数
- HTTP Status 405 - HTTP method POST is not supported by this URL
- html向左箭头样式,详解Bootstrap的纯CSS3箭头按钮样式
- java 模块分离部署_GitHub - yangjiu/Mis: 模块接口服务,如何在一个模块内维护其对外暴露的接口(包括打包发布),而不是把接口和接口实现分离到两个不同的模块?...