opencv3.3中基于ssd算法的目标检测示例教程

环境：Ubuntu16.04 / opencv3.3

#以下命令在终端运行

环境准备：

1:安装依赖项： sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev 2:用git下载github上的opencv3.3： git clone [email protected]:opencv/opencv.git 3:到下载好的opencv文件夹下： mkdir build #创建名为build的文件夹,存cmake等的文件 cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local .. #用cmake安装（编译）opencv相关组件 make -j4#用make编译，这是最低配置要求，可以加参数-j8 sudo make install #最后的安装 至此，opencv安装完毕。 opencv3.3已经将opencv_contrib集成到opencv文件夹，所以我们要用的dnn就在opencv目录中：

步骤：

1：在自己的主目录下建一个test文件夹，将下载的opencv/samples/data/dnn中的rgb.jpg和samples/dnn中的ssd_object_detection.cpp复制到test文件夹 2：到https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd#models 下载训练模型，我用的是VGG_VOC0712_SSD_300x300_iter_120000.caffemodel 将下载的模型放到test文件夹，并解压 3：将opencv/samples/dnn/face_detector中的test.prototxt复制到test文件夹 4：修改ssd_object_detection.cpp中的内容： 将： 修改为自己的相关参数(model,image,proto)，我修改后的： 其中min_confidence为最小置信率，检测目标时置信率超过该值才打印出来(认为检测到有效目标)   5：将opencv/samples/cpp/example_cmake中的CMakeLists.txt复制到test文件夹，这个文件是cmake的编译配置文件，修改其中的example.cpp为ssd_object_detection.cpp 至此，需要的工具准备完成。 let's start: 5：用cmake编译: 进入test文件夹，并在终端运行 cmake . #编译当前文件夹 make ./opencv_example #运行生成的可执行文件   至此所有步骤完。以下是我的运行结果： 如以上过程报错，自行百度解决

查看原文： http://www.alanpro.win/opencv3-3%e4%b8%ad%e5%9f%ba%e4%ba%8essd%e7%ae%97%e6%b3%95%e7%9a%84%e7%9b%ae%e6%a0%87%e6%a3%80%e6%b5%8b%e7%a4%ba%e4%be%8b%e6%95%99%e7%a8%8b/