利用ImageAI实现实时视频/图像内物体识别

无图无真相，先上效果图：

请点开图片放大查看。

可以看到图片中的人物都识别出来了，包括左下角背对画面下半身被挡住的主持人，以及右下角部分黑乎乎只有剪影的2个人（其他两个实在太黑以及有台标干扰没识别出来）。
面对画面的几位大佬的领带也被识别出来（最左边那位的领带没被识别出来）。

原图片地址：http://cbsnews1.cbsistatic.com/hub/i/2016/02/14/4245c065-2c0d-47b3-8f4a-d4aa3b0923cb/021316-cbs-news-republican-debate-gop.jpg

整个实现基于ImageAI，项目地址：
https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

按照步骤安装好各种模块（pip3不行就用pip）：

cd ~
git clone https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI
cd ImageAI
pip3 install --upgrade tensorflow
pip3 install numpy
pip3 install scipy
pip3 install opencv-python
pip3 install matplotlib
pip3 install h5py
pip3 install keras

不过实现过程有点坑：

坑一：出现错误：“Python is not installed as a framework?”
解决方法：笔者用的是AnaConda3，Mac环境：
conda install python.app
然后用pythonw而不是python来运行

坑二：出现错误“...this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA”
解决方法：修改python代码
增加到程序开头的地方：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

坑三：yolo.h5 模型文件
这个文件在项目地址里面根本没有...#@$!#
解决办法：
在终端里敲入命令

cd ~
git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git
cd keras-yolo3
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

然后把生成的yolo.h5文件挪到ImageAI项目的examples目录里

ImageAI项目的examples目录有许多例子，文章开头的图片就是用
image_object_detection.py 生成的
默认程序里会找examples目录里一个叫image3.jpg的图片，找到之后会生成image3new.jpg(也就是文章开头的图片)

有趣的是camera_feed_detection.py这个例子，可以实时抓取摄像头看到的东西，并且录制下来存成一个avi视频文件。注意运行的时候终端窗口只会显示Processing Frame : 1这样的信息，实际你的摄像头灯已经亮了，avi视频文件就生成在当前目录。
你可以对着镜头拿各种东西给它识别。按下Ctrl-C结束录制。
视频里会动态识别出来每件物品，加上框并且标上识别的结果以及概率，就像文章开头的图片那样。

快来试试吧