关于人工智能:使用Python为初学者构建AI汽车和行人跟踪

作者|Nidhi punj
编译|Flin
起源|medium

灰度图像使算法更快。色彩减少了模型的复杂性，或者咱们能够说灰色图像是用来简化数学的。例如，咱们能够议论亮度、对比度、边缘、形态、轮廓、纹理、透视、暗影等，而不用探讨色彩。

当初问题来了：计算机如何训练算法？

咱们只是找到匹配项。

咱们能够匹配上述性能，以理论检测到汽车的后保险杠，如下所示。

检测行人的想法是一样的

一切都是为了匹配特色或形态。如果某个物体与上述特色相匹配，模型会将其检测为行人。

步骤1：咱们首先须要装置OpenCV库。

pip install opencv-python

如果这不起作用，请尝试：

pip install opencv-python-headless

如果你依然无奈装置。尝试应用Google搜寻，如何在计算机上安装opencv？

步骤2：下载机器学习文件（Haar Cascade xml文件）：

咱们曾经提供了通过预训练的汽车和人体（行人）分类器，咱们只须要下载它即可。

汽车预训练分类器：https://raw.githubusercontent...

人体预训练分类器：https://raw.githubusercontent...

步骤3：咱们只须要编写20行代码。你能够通过浏览代码来了解它。

GitHub的代码链接：https://github.com/nidhipunj7...

查看视频：

举荐链接：

原文链接：https://medium.com/@nidhipunj...

欢送关注磐创AI博客站：
http://panchuang.net/

sklearn机器学习中文官网文档：
http://sklearn123.com/

欢送关注磐创博客资源汇总站：
http://docs.panchuang.net/