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這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)如何使用Python為初學(xué)者構(gòu)建AI汽車和行人跟蹤，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
灰度圖像使算法更快。顏色增加了模型的復(fù)雜性，或者我們可以說灰色圖像是用來簡化數(shù)學(xué)的。例如，我們可以談?wù)摿炼?、對比度、邊緣、形狀、輪廓、紋理、透視、陰影等，而不必討論顏色。
現(xiàn)在問題來了：計算機如何訓(xùn)練算法？
我們只是找到匹配項。
我們可以匹配上述功能，以實際檢測到汽車的后保險杠，如下所示。
檢測行人的想法是一樣的
一切都是為了匹配特征或形狀。如果某個物體與上述特征相匹配，模型會將其檢測為行人。
步驟1：我們首先需要安裝OpenCV庫。
pip install opencv-python
如果這不起作用，請嘗試：
pip install opencv-python-headless
如果你仍然無法安裝。嘗試使用Google搜索，如何在計算機上安裝opencv？
步驟2：下載機器學(xué)習文件（Haar Cascade xml文件）：
我們已經(jīng)提供了經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的汽車和人體（行人）分類器，我們只需要下載它即可。
汽車預(yù)訓(xùn)練分類器：https://raw.githubusercontent.com/andrewssobral/vehicle_detection_haarcascades/master/cars.xml
人體預(yù)訓(xùn)練分類器：https://raw.githubusercontent.com/opencv/opencv/master/data/haarcascades/haarcascade_fullbody.xml
步驟3：我們只需要編寫20行代碼。你可以通過閱讀代碼來理解它。
關(guān)于“如何使用Python為初學(xué)者構(gòu)建AI汽車和行人跟蹤”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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