机构名称：
¥ 1.0
背景：实时对象检测在各种计算机视觉应用中起关键作用，从监视到自动驾驶汽车。目标：在此项目中，我们提出了一个使用OpenCV和SSD Mobilenet进行实时对象检测的Python脚本，使用网络摄像头feed作为输入。方法：该脚本利用预训练的模型和类名称文件实时识别和标记对象。统计分析：关键步骤包括设置用于对象检测和非最大抑制的阈值，初始化网络摄像头输入，加载类名称，配置SSD Mobilenet模型，执行实时检测并显示结果。调查结果：该脚本提供了一个无缝接口，供用户有效地检测其周围对象。应用和改进：该项目展示了深度学习技术在现实世界中的实际应用，从而促进了计算机视觉技术的进步。
使用OpenCV
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