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1、项目介绍

技术栈：
python语言、opencv、MediaPipe、识别80种物体、pyqt

Python物体检测系统（80种） 目标物体检测识别 opencv

2、项目界面

（1）物体检测识别----狗

（2）物体检测识别----鸟

（3）物体检测识别----猫

（4）物体检测识别----时钟

（5）物体检测识别----椅子

（6）物体检测识别----剪刀

（7）物体检测识别----巴士

3、项目说明

功能
该系统是一个基于Python语言开发的物体检测应用，利用OpenCV和MediaPipe技术栈，能够实时识别并标记出画面中的80种不同物体。用户可以通过智能手机或其他摄像设备捕捉实时视频流，系统会即时分析视频中的每一帧图像，识别出其中的物体，并用边界框和标签进行标记。例如在图片中，系统成功识别出了一只“dog（狗）”。此外，系统还配备了PyQt构建的用户界面，用户可以通过界面上的按钮选择不同的预定义物体进行识别，操作简便直观。

作用
该系统的主要作用是提供一种高效、准确的物体检测解决方案，适用于多种应用场景，如智能家居、安防监控、无人驾驶、教育辅助等。例如，在智能家居中，系统可以识别家庭成员或宠物，自动调整家居环境；在安防监控中，系统可以检测到异常物体或行为，及时发出警报；在教育领域，该系统可以辅助学生进行物体识别学习，提高学习效果。

研究背景与意义
随着计算机视觉技术的快速发展，物体检测作为其核心任务之一，受到了广泛关注。传统的物体检测方法往往依赖于人工设计的特征和复杂的算法，不仅计算量大，而且识别准确率有限。近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法取得了显著进展，大大提高了检测的准确率和效率。

然而，现有的物体检测系统往往局限于特定的应用场景或物体类别，缺乏通用性和灵活性。因此，开发一个能够识别多种物体的通用检测系统具有重要的研究意义和应用价值。该系统不仅可以为各种应用场景提供基础技术支持，还可以促进计算机视觉技术的普及和发展。

图片内容描述
图片展示了一个人手持智能手机，手机屏幕上显示了一只被边界框标记的金毛犬，上方标有“dog”字样。手机两侧分别排列着多个粉红色按钮，按钮上写有如“cup（杯子）”、“bottle（瓶子）”、“bird（鸟）”等物体名称，用户可以通过点击这些按钮选择要识别的物体。整个界面设计简洁明了，操作方便，充分展示了系统的实用性和易用性。

该Python物体检测系统结合了先进的技术栈和用户友好的界面设计，为物体检测提供了一种高效、准确的解决方案，具有广泛的应用前景和研究价值。

4、核心代码

import cv2
from gui_buttons import Buttons

# Initialize Buttons
button = Buttons()
button.add_button("person", 20, 20)
button.add_button("cell phone", 20, 100)
button.add_button("keyboard", 20, 180)
button.add_button("remote", 20, 260)
button.add_button("scissors", 20, 340)


colors = button.colors


# Opencv DNN
net = cv2.dnn.readNet("dnn_model/yolov4-tiny.weights", "dnn_model/yolov4-tiny.cfg")
model = cv2.dnn_DetectionModel(net)
model.setInputParams(size=(320, 320), scale=1/255)

# Load class lists
classes = []
with open("dnn_model/classes.txt", "r") as file_object:
    for class_name in file_object.readlines():
        class_name = class_name.strip()
        classes.append(class_name)

print("Objects list")
print(classes)


# Initialize camera
cap = cv2.VideoCapture(  2, cv2.CAP_DSHOW)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 960)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 640)
# FULL HD 1920 x 1080


def click_button(event, x, y, flags, params):
    global button_person
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        button.button_click(x, y)

# Create window
cv2.namedWindow("Frame")
cv2.setMouseCallback("Frame", click_button)

while True:
    # Get frames
    ret, frame = cap.read()

    # Get active buttons list
    active_buttons = button.active_buttons_list()
    #print("Active buttons", active_buttons)

    # Object Detection
    (class_ids, scores, bboxes) = model.detect(frame, confThreshold=0.3, nmsThreshold=.4)
    for class_id, score, bbox in zip(class_ids, scores, bboxes):
        (x, y, w, h) = bbox
        class_name = classes[class_id]
        color = colors[class_id]

        if class_name in active_buttons:
            cv2.putText(frame, class_name, (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, color, 2)
            cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 3)


    # Display buttons
    button.display_buttons(frame)

    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1)
    if key == 27:
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

5、源码获取方式

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