Ubuntu Keras 2.2.4, TensorFlow 1.5.0 OpenCV 2.4.9, NumPy 1.14 Python 2.7. 为了方便地运行代码，须安装了带有TensorFlow后端的Keras框架。Darknet框架自包含在“Darknet”文件夹中，必须在运行测试之前进行编译。要构建darknet，只需在darknet文件夹中键入“make”： cd darknet && make 构建Darknet框架后，执行“GetNetworks.sh”脚本 使用脚本“run.sh”来运行test。它需要3个参数： 输入目录（-i）：应至少包含1张JPG或PNG格式的图像； 输出目录（-o）：在识别过程中，许多临时文件将在该目录中生成，并最终被删除。其余文件将与自动注释图像相关； CSV文件（-c）：指定输出CSV文件。 配置后运行，详情见包内文档。

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著名的猫图像标注数据集（Cat Annotation Dataset），包含 10000张 各种类型和环境下猫的图像以及相应的猫轮廓位置标注信息。

python智能检测:火焰识别，烟雾识别 通过给定的视频文件或图片文件进行读取识别。 可以通过detect.py运行文件 。在这个文件的最下方 有init main 可以根据这些去看调用的路径 及处理的逻辑。 里面的DEMO是运行文件的窗口， 可以运行尝试。理解原理 在执行完后， 看控制台 还有文件输出目录。 可以进入文件目录查看 新生成的文件是有识别火焰和识别烟雾的 识别框。 视频文件 和 图片都可以。 如有其他问题 可一起探讨。