目标检测必须要OpenCV？10行Python代码也能实现，亲测好用！

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短短10行代码就可以实现目标检测？！

本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！

无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。

听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，本文作者开发了一个基于Python的函数库，可以用十行代码高效实现目标检测。

还不熟悉的读者，我们先来看看，目标检测到底是什么，以及软件开发人员面临的挑战。

目标检测是借助于计算机和软件系统在图像/场景中，定位目标并识别出每个目标的类别的技术。目前已广泛用于人脸检测、车辆检测、行人计数、网络图像、安全系统和无人驾驶汽车等领域。随着计算机技术不断发展和软件开发人员的不懈努力，未来目标检测技术将更广泛的普及开来。

在应用程序和系统中使用先进的目标检测方法，以及基于这些方法构建新的应用程序并不容易。早期目标检测是基于经典算法而实现的，如 OpenCV（广受欢迎的计算机视觉库）所支持的一些算法。然而，这些经典算法的性能会因条件而受到限制。

2012年，深度学习领域取得众多突破，学者们提出了一系列全新、高精度的目标检测算法和方法，比如R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, RetinaNet，以及既快又准的SSD和YOLO等。要使用这些基于深度学习的方法和算法（当然深度学习也是基于机器学习），需要对数学和深度学习框架有很深的理解。数百万的软件开发人员致力于整合目标检测技术进行新产品的开发。但是想要理解这项技术并加以使用，对非深度学习领域的程序员来说并不容易。

一位自学了计算机的开发者Moses Olafenwa在几个月前意识到了这个问题，并与同伴一起开发了一个名叫ImageAI的Python函数库。

ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码，就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用程序里面。

用ImageAI实现目标检测，你只需要以下步骤：

安装Python

安装ImageAI和相关函数库

下载目标检测模型文件

运行示例代码（只有10行）