【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 1：环境与依赖

环境

系统环境：

win10、python3.6、tensorflow1.14.0、OpenCV3.8

IDE：

Pycharm 2019.1.3、JupyterNotebook

依赖

安装object_detection API及依赖包

1、开项目说明（https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md）下载项目的依赖包（安装在对应的虚拟环境内）：

说明中使用的是liunx命令，win10命令如下

1 pip install Cython
2 pip install contextlib2
3 pip install pillow
4 pip install lxml
5 pip install jupyter
6 pip install matplotlib

2、克隆项目（https://github.com/tensorflow/models）放在项目文件夹下（不要有中文路径）

3、安装 protoc3.4（https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.4.0）（3.4之后不支持通配符，目前没找到解决办法，所以安装了较老的版本）

解压后在克隆项目的目录下执行命令如：

将对应路径下的.proto文件转化成 .py文件。在后面的迁移学习需要使用。

其中1是我的虚拟环境，2是克隆项目的路径（model是克隆项目，Pedestrian_Detection为项目目录），3是protoc的路径，4是执行命令其中*就是通配符。执行成功后在对应文件夹中生成了对应的.py文件。

测试

执行命令：

得到如下结果：

成功！！！