Python太好用了！AI初学者快速体验人脸检测

Python013

Python太好用了！AI初学者快速体验人脸检测,第1张

我们使用python进行AI识别测试，具体方式是是开启本地电脑的摄像头进行实时的识别，或者直接传入一张图片进行行人检测，在分析代码把数据源传入到识别，看到的是source=’0’，但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流，再进行行人检测。

但我们需要对此处进行修改，使用rtsp流，进行AI行人识别，下面需要进行分析代码，找到可以修改的地方，或者摸个参数，来进行RTSP流的修改。

已经找到了视频流在哪里传进去的了，下面就是进行分析里面的代码进行改成rtsp流，把rtsp流写进去，来做到实时分析，实现行人检测的效果。

在进行分析的时候，发现source这个参数只有LoadStreams用到过，而且是直接传进去的。

进入source参数里面查看，发现里面有一个默认的值，就是读文件，如果不是文件，就把source=[source]，再进行source值遍历。在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流，再开一个线程进行实时行人识别。

代码中使用了opencv中cv2.VideoCapture的函数，从网上查找这个函数的用法得知，此函数是可以直接传入rtsp流地址的，所以问题解决就简单多了。cv2.VideoCapture这个函数是可以传入rtsp地址的，所以传入rtsp地址进行尝试，发现传入rtsp地址是没有问题的。

只要修改source这个参数即可，最终实现了检测：

相对于其他语言：

1、更加人性化的设计

Python的设计更加人性化，具有快速、坚固、可移植性、可扩展性的特点，十分适合人工智能开源免费，而且学习简单，很容易实现普及内置强大的库，可以轻松实现更大强大的功能。

2、总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法，它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎。

3、机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库，它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法，它支持Linux和Mac OS X

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具，它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包紧密联系在一起的

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法，流型学习方法，集中分类，概率方法，数据预处理方法等等。

4、自然语言和文本处理库

NLTK开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析，有windows、Mac OSX和Linux版本。

Python具有丰富而强大的库，能够将其他语言制作的各种模块很轻松的联结在一起，因此，Python编程对人工智能是一门非常有用的语言。可以说人工智能和Python是紧密相连的。如果你想要抓住人工智能的风口，Python是必不可少的助力。

人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

1、优质的文档

2、平台无关，可以在现在每一个*nix版本上使用

3、和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

4、Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary，VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python， Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

5、Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

6、对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

7、它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

一、总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎（负极大值，置换表、游戏解决）

二、机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn 旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包（numpy，scipy.matplotlib）紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit 这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法（主成分分析、独立成分分析、慢特征分析），流型学习方法（局部线性嵌入），集中分类，概率方法（因子分析，RBM），数据预处理方法等等。

1.水果数据处理：对水果(苹果，香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像，并转化为one-hot码。

2.卷积模型搭建：采用keras搭建模型，卷积层、池化层、Dropout层、全连接层、输出层

3.模型训练把数据集在建立的模型上进行训练，并把最好的模型保存到h5文件中，便于直接对模型进行测试。

4.模型测试：打开摄像头，使用通用物体进行测试。测试结果将录制成视频展示。