超酷炫的事情，使用python識別出圖片裡的水果

文章首發於公眾號 coolpython

機器學習是計算機視覺已經成為一種熱潮，但進入該領域卻是一件非常困難的事情，因為這需要非常紮實的數學背景，其所需要的專業知識，即便是大學本科畢業也近乎難以滿足。

但在python的世界裡，總會有人努力將極為專業的事情降低難度，簡化到我們普通人也可以嘗試的程度，Detecto就是這樣一個開源庫，只需要幾行程式碼，我們就能寫出一個物件檢測程式，從一張圖片中識別出水果。下面這張圖片就是本文要識別的圖片

安裝detecto

pip3 install detecto

將上面的圖片儲存為fruit。jpg，接下來使用幾行簡單的程式碼，就可以識別出圖片中的水果

import

ssl

ssl

。

_create_default_https_context

=

ssl

。

_create_unverified_context

from

detecto

import

core

，

utils

，

visualize

image

=

utils

。

read_image

（

‘/Users/kwsy/Desktop/fruit。jpg’

）

model

=

core

。

Model

（）

labels

，

boxes

，

scores

=

model

。

predict_top

（

image

）

visualize

。

show_labeled_image

（

image

，

boxes

，

labels

）

程式執行時，會下載一個模型檔案，地址是https的連線，因此需要引入ssl模組並做必要的設定以避免下載失敗，隨後的程式碼，讀取圖片檔案，載入模型並對圖片裡的水果進行預測，其預測結果如下

預測結果，準確無誤，除了可以識別水果，還可以檢測動物，汽車，廚房用具，經過試驗，如果圖片裡的物體比較擁擠，識別效果就會差一些，下面這張圖片裡，就把大象的長牙識別成了香蕉，

所載入的模型能夠識別的物體是有限的，detecto允許你自己在自定義資料集上訓練模型，不過，這需要你的電腦支援GPU，否則在CPU上進行深度學習訓練會非常緩慢，我們普通家用或辦公的電腦承擔不起這樣的效能要求。