一、人工智能,包括数据分析、计算机视觉、自然语言处理等等
现在python已经基本成了人工智能的标准语言了,一般都是C/C++写个底层运算库,然后用python做脚本。各种框架层出不穷,tensorflow/pytorch等等。
二、web开发
python光是web开发的框架至少得有几十个吧,而且用的人都很多,从后端到前端各种配套服务都非常齐全。
三、爬虫
我估计很多人学爬虫就是从python入手的
四、各类App的内置脚本
有很多程序里面的内置脚本就是python,比如sublime text、blender3d,所以从这个角度来看啊,python能干的事情就无限多了,文本编辑、3d建模、股票投资等等,只有你想不到的,没有做不到的。
至于python能否开发qq、浏览器这种应用软件?
只用python是不太行的,因为python是解释性的,如何打包成二进制文件其实挺麻烦的,而且速度肯定比不上c++什么的,但是作为脚本还是不错的。
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: