最近在研究我的项目，正好就是参考的 Google's Tensorflow Object Detection API和OpenCV来做的。
我先研究了 Google's Tensorflow Object Detection API，这个是官方的文档里面有个demo进行图片中的目标识别。
可以识别一张图像里的一个或多个对象。
（本来想放弃的，后来想我还是继续弄吧。）
参考网站：
【1】Google's Tensorflow Object Detection API的官方文档
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
【2】其他安装教程：
https://blog.csdn.net/qq_34767784/article/details/90258955
https://www.cnblogs.com/bitsign/p/10633133.html
https://blog.csdn.net/qq_28019591/article/details/82023949
https://blog.csdn.net/michelexie/article/details/80429495
https://blog.csdn.net/qq_37644877/article/details/92772820
https://www.jianshu.com/p/9d22f7a1c1bc
一.安装库
python解释器安装库
具体的安装可以参考以上的网站，我在这里说明一下我遇到的问题，以及我是怎么解决的。
1.安装库
我是直接在pip 安装的。在安装tensorflow-gpu时出现了问题，索性我就用了cpu版（tensorflow）.
pip安装以下库：
tk
pillow
tensorflow
lxml
Matplotlib
Cython
contextlib2
Jupyter
安装语句：
pip install tk(库名） -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
因为安装慢，所以换清华源。
二.其他文件安装
下载文件
（1）python 解释器 （我的版本是python 3.6.5）
下载官网： https://www.python.org/
(2) 下载Tensorflw源码，去GitHub下载(下载后放到任意一个盘，建立文件夹名为Tensorflow)，并解压，model-master改名为models。
下载官网：https://github.com/tensorflow/models
(3)下载protoc文件(我的是proto-3.7.1-win64版本），按照自己电脑配置，解压，然后把文件夹放到和object_detecion文件夹（Tensorflow/models/research）一个目录下。
下载官网：https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases
下载后复制到与models同名的文件夹下，解压，生成：bin、include。将bin文件夹下的protoc.exe复制到C:\Windows\System32文件夹下。cmd打开命令行界面，输入命令protoc，出现如下界面说明安装成功：
（4）编译proto文件
在models/research下运行Windows PowerShell（注意，这里必须是PowerShell，运行cmd会报错），输入如下命令：
选中路径，然后按住shift键，在空白处右击选择-在此处打开powershell窗口。
./protoc-3.7.1-win64/bin/protoc.exe object_detection/protos/*.proto --python_out=.
好像是这个命令
或者下面命令：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
具体我也忘记了。
第二次编译protoc:
Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto | Resolve-Path -Relative | %{ protoc $_ --python_out=. }
正确。可能就是这个了吧
运行完成后，可以检查object_detection/protos/文件夹，如果每个proto文件都成了对应的以py为后缀的python源码，就说明编译成功了。
（5）添加环境变量PYTHONPATH
在我的电脑-右击属性-高级系统设置-高级-环境变量-xx用户的环境变量下新建PYTHONPATH，并把变量值加上：
E:\Tensorflow\models\research
E:\Tensorflow\models\research\slim
（6）运行models/research下的setup.py
在models/research的powershell下运行以下语句：
python setup.py build
python setup.py install
(7）安装完成测试
在models/research下运行如下命令：
python object_detection/builders/model_builder_test.py
出现以下如图所示，表明安装成功：
注：不过第一次我直接运行时除了错误，提示ModuleNotFoundError: No module named 'nets'
我上网查找资料解决了。
解决方法：
1.删除models/research/slim/的BUILD文件
2.运行命令：在*/research/slim下运行命令
python setup.py build
python setup.py install
3.再次运行测试命令
在research下运行：python object_detection/builders/model_builder_test.py
出现OK说明成功了。
三.demo测试
命令行运行：\models-master\research\object_detection> jupyter notebook，则在浏览器启动了jupyter，点击选中object_detection_tutorial.ipynb文件
运行也可以是Cell-Run All.
识别的图片在object_dection/test_images文件夹下。
但是运行时特别慢，就运行成功了一两次，希望后来能够改进，想想办法。这是利用已经训练好的模型进行的测试，后期可以学着自己训练模型，加油。
