[9]:
import cv2cam =cv2.cv2.VideoCapture(0)rolling = Truewhile (rolling): ret,image_np = cam.read image_np_expanded= np.expand_dims(image_np, axis=0) # Actual detection. output_dict= run_inference_for_single_image(image_np_expanded, detection_graph) # Visualization of the results of a detection. vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, output_dict['detection_boxes'], output_dict['detection_classes'], output_dict['detection_scores'], category_index, instance_masks=output_dict.get('detection_masks'), use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8) cv2.imshow('image', cv2.resize(image_np,(1000,800))) if cv2.waitKey(25) & 0xFF == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows cam.release
在运行Jupyter notebook时 , 网络摄影系统会开启并检测所有原始模型训练过的物品类别 。

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