Object-Detector API使用（视频物体识别）

环境搭建：Pycharm+opencv3+Python3

下载并安装Anaconda

在Windows下安装配置好TensorFlow，方法如下：

http://blog.csdn.net/robintomps/article/details/77993750

下载并安装Pycharm

安装Pycharm，链接如下：

https://www.jetbrains.com/pycharm/

下载安装opencv_python包

1. 根据自己的电脑版本下载opencv_python包，链接如下：

2. https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

3. 本人下载的是下图红色框内的版本(下载的版本要与自己电脑里的Python版本保持一致)：

4. 在电脑里搜索\Lib\site-packages文件夹，本人是在C盘搜索，找到此文件夹所在位置后，将下载的opencv_python包放在此文件夹下：

5. 点“开始”——“运行”，打开cmd命令行，按如下方式，修改目录位置：

目的是进到opencv_python目录内进行安装；

6. 输入下面的命令提示如下错误：

分析原因：在安装完python后，我只是将python.exe所在的路径添加到了环境变量中，却没有添加pip.exe的路径；故将pip.exe所在的路径在xxx\Python27\Scripts中，只要将路径添加到环境变量中就好了。

解决方法：在C盘搜索pip.exe，找到上面的目录具体位置，将其添加到环境变量内；

7. 安装opencv_python包，使用如下命令：

pip install opencv_python-3.3.1+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl

8. 测试，是否安装成功，先输入python；

9. 然后，输入import cv2，只要不出错即安装成功，如下图：

10.如果提示如下错误：

解决方法：升级下Numpy：

命令如下：

pip install numpy --upgrade

11.升级后，再次import cv2,，如下：

安装成功；

代码实现

谷歌在github上公布了此项目的完整代码，接下来我们将在现有代码基础上添加相应模块实现对于视频中物体的识别。

1. 在源代码内引入cv2包，如下：

2. 程序修改我读摄像头并做目标检测与定位，修改后的完整为：

3. 在IDE或Spyder内运行，效果如下：

（因为自己手头没有可用的摄像头，所以运行效果图是用别人的）