Numpy Tensorflow 2 Object Detection API: Numpy 版本错误

在本文中，我们将介绍Numpy Tensorflow 2 Object Detection API中使用Numpy版本错误的原因及解决方法。 Object Detection API是用于计算机视觉应用的流行框架之一，而Numpy则是Python语言的一个重要库。

阅读更多：Numpy 教程

错误信息

在使用Numpy Tensorflow 2 Object Detection API过程中，我们有时会遇到Numpy版本错误的信息，如下所示：

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'random_integers'

这个错误是因为Numpy的版本发生了变化，在最新版本中random_integers函数已经被弃用。因此，Object Detection API无法识别它。

解决方法

为了解决Numpy版本错误，我们需要升级Numpy或更改代码。以下是两种解决Numpy版本错误的方法：

方法一：升级Numpy

我们可以使用以下命令升级Numpy：

!pip install --upgrade numpy

这将会升级Numpy到最新版本。升级完毕后，我们需要重新启动Python环境并再次运行代码。

方法二：更改代码

如果我们不想升级Numpy的话，我们可以更改Object Detection API中的代码，将已弃用的函数替换为新函数。例如，我们可以将random_integers改为random.randint。

# 更改前
from numpy import random_integers

# 更改后
from numpy.random import randint

示例

以下是一个使用Numpy Tensorflow 2 Object Detection API进行目标检测的示例代码。在这个例子中，我们将使用OpenCV和ImageAI库来处理图像，并使用RetinaNet模型来检测图像中的目标。

import cv2
from imageai.Detection import ObjectDetection

# 初始化模型
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()

# 下载预训练模型
detector.downloadModel()

# 加载模型
detector.loadModel()

# 加载图像
image = cv2.imread("path/to/image.jpg")

# 处理图像
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 运行目标检测
detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image=image)

# 显示结果
for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"], " : ", eachObject["percentage_probability"])