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python 安装依赖

opencv_python==4.7.0.72
pandas==1.5.3
tensorflow==2.11.0
tensorflow_hub==0.13.0
tensorflow_intel==2.11.0
numpy==1.23.5

核心代码快速使用

# 使用了TensorFlow Hub和OpenCV库来实现实时对象检测
# tensorflow_hub：用于加载预训练的模型。
# cv2：OpenCV库，用于图像处理和视频流操作。
# tensorflow：深度学习框架。
# pandas：数据处理库。import tensorflow_hub as hub
import cv2
# import numpy
import tensorflow as tf
import pandas as pd# 加载了EfficientDet Lite2检测模型，并读取了标签文件：# 模型加载方式被注释掉，直接通过本地路径加载模型。
# 从CSV文件中读取标签，以ID作为索引，获取对象名称。# Carregar modelos
# detector = hub.load("https://tfhub.dev/tensorflow/efficientdet/lite2/detection/1")
detector = hub.load("efficientdet_lite2_detection_1")
labels = pd.read_csv('labels.csv', sep=';', index_col='ID')
labels = labels['OBJECT (2017 REL.)']# 初始化摄像头捕获，0表示默认摄像头。
cap = cv2.VideoCapture(0)# 定义输入图像的宽度和高度。width = 512
height = 512# 接下来是一个循环，用于实时处理视频流：
while (True):# Capture frame-by-frame# 在循环中，逐帧捕获视频并调整尺寸以匹配模型输入。ret, frame = cap.read()# Resize to respect the input_shapeinp = cv2.resize(frame, (width, height))# 将BGR格式的图像转换为RGB格式，这是因为大多数深度学习模型接受RGB输入。# Convert img to RGBrgb = cv2.cvtColor(inp, cv2.COLOR_BGR2RGB)# Is optional but i recommend (float convertion and convert img to tensor image)rgb_tensor = tf.convert_to_tensor(rgb, dtype=tf.uint8)# 将图像转换为TensorFlow张量，类型为uint8。# Add dims to rgb_tensorrgb_tensor = tf.expand_dims(rgb_tensor, 0)# 增加一个维度以匹配模型输入要求。boxes, scores, classes, num_detections = detector(rgb_tensor)pred_labels = classes.numpy().astype('int')[0]pred_labels = [labels[i] for i in pred_labels]pred_boxes = boxes.numpy()[0].astype('int')pred_scores = scores.numpy()[0]# 将预测结果转换为可处理的格式，包括标签、边界框和得分。#循环遍历每个检测到的对象，绘制边界框和标签，只显示得分高于0.5的对象。# loop throughout the faces detected and place a box around itfor score, (ymin, xmin, ymax, xmax), label in zip(pred_scores, pred_boxes, pred_labels):if score < 0.5:continuescore_txt = f'{100 * round(score,0)}'img_boxes = cv2.rectangle(rgb, (xmin, ymax), (xmax, ymin), (0,  255, 0), 1)font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEXcv2.putText(img_boxes, label, (xmin, ymax-10), font, 0.5, (255, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)cv2.putText(img_boxes, score_txt, (xmax, ymax-10), font, 0.5, (255, 0, 0), 1, cv2.LINE_AA)# 显示处理后的图像，并在按下'q'键时退出循环。# Display the resulting framecv2.imshow('black and white', img_boxes)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break# 释放摄像头资源并关闭所有OpenCV窗口，确保程序正常结束。
# When everything done, release the capture
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

实现结果展示

enjoy

github：liveCamer