🔧 Как установить imageai на python: пошаговая инструкция для начинающих

Для установки ImageAI в Python, выполните следующие шаги:

1. Убедитесь, что у вас установлен Python на вашем компьютере.
2. Откройте командную строку или терминал.
3. Введите следующую команду, чтобы установить библиотеку ImageAI:

pip install imageai

По завершении этой команды библиотека ImageAI будет установлена в вашей системе.

Как установить imageai на Python

ImageAI — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная для использования в Python. Она предоставляет простой интерфейс для работы с различными моделями глубокого обучения, такими как YOLOv3, ResNet и др., и позволяет выполнять задачи компьютерного зрения, такие как обнаружение объектов, классификация изображений и предсказание атрибутов изображений. В данной статье мы рассмотрим, как установить библиотеку ImageAI на Python с использованием Anaconda и pip.

Шаг 1: Установка Anaconda

Прежде чем начать установку ImageAI, вам потребуется установить Anaconda, которая предоставляет среду Python и удобный инструментарий для управления пакетами. Следуйте этим шагам для установки Anaconda:

        # Скачайте установщик Anaconda с официального сайта
        wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

        # Запустите установщик
        bash Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh

        # Следуйте инструкциям на экране для завершения установки
    

Шаг 2: Создание и активация виртуальной среды

После установки Anaconda вам потребуется создать виртуальную среду, чтобы изолировать проект и установить ImageAI в нем. Следуйте этим шагам для создания и активации виртуальной среды:

        # Создание виртуальной среды с именем "imageai_env"
        conda create --name imageai_env python=3.8

        # Активация виртуальной среды
        conda activate imageai_env
    

Шаг 3: Установка зависимостей

После активации виртуальной среды установим необходимые зависимости для ImageAI:

        # Установка TensorFlow
        pip install tensorflow==2.6.0

        # Установка OpenCV
        pip install opencv-python

        # Установка ImageAI
        pip install imageai --upgrade
    

Шаг 4: Загрузка моделей глубокого обучения

После установки ImageAI вам потребуется загрузить предварительно обученные модели для выполнения задач компьютерного зрения. Перейдите на официальный сайт ImageAI (https://imageai.org/) и найдите раздел "Downloads". Скачайте модели, которые вам нужны, и поместите их в папку вашего проекта.

Примеры использования ImageAI

Вот несколько примеров использования ImageAI для различных задач компьютерного зрения:

Обнаружение объектов на изображении с помощью YOLOv3

        from imageai.Detection import ObjectDetection

        detector = ObjectDetection()
        detector.setModelTypeAsYOLOv3()
        detector.setModelPath("path_to_your_model")
        detector.loadModel()

        detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image="input.jpg", output_image_path="output.jpg")

        for detection in detections:
            print(detection["name"], " : ", detection["percentage_probability"])
    

Классификация изображений с помощью ResNet

        from imageai.Prediction import ImagePrediction

        predictor = ImagePrediction()
        predictor.setModelTypeAsResNet()
        predictor.setModelPath("path_to_your_model")
        predictor.loadModel()

        predictions, probabilities = predictor.predictImage(input_image="input.jpg", result_count=5)

        for prediction, probability in zip(predictions, probabilities):
            print(prediction, " : ", probability)
    

Определение атрибутов изображения с помощью ResNet

        from imageai.Prediction import ImagePrediction

        predictor = ImagePrediction()
        predictor.setModelTypeAsResNet()
        predictor.setModelPath("path_to_your_model")
        predictor.loadModel()

        predictions, probabilities = predictor.predictImageWithDetails(input_image="input.jpg", result_count=5)

        for prediction, probability in zip(predictions, probabilities):
            print(prediction["name"], " : ", probability)
    

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как установить библиотеку ImageAI на Python с использованием Anaconda и pip. Мы также рассмотрели примеры использования ImageAI для обнаружения объектов, классификации изображений и определения атрибутов изображений. Теперь у вас есть необходимые знания, чтобы начать использовать ImageAI в своих проектах компьютерного зрения. Успехов в изучении!