Python自动化目标检测核心是调用预训练模型快速识别，推荐YOLOv5/v8/v10的torch.hub版或OpenCV DNN模块；输入支持批量图片、视频文件及摄像头/RTSP流。
在Python自动化脚本项目中做目标检测，核心是把图像或视频里的特定物体“找出来并标出来”，不是训练模型，而是调用已有模型快速完成识别任务。重点在于环境搭得稳、数据喂得对、结果拿得准。
选一个轻量又靠谱的检测模型
新手别一上来就折腾YOLOv8源码训练——直接用官方封装好的推理接口更高效：
- 推荐YOLOv5/v8/v10的torch.hub版：一行代码加载预训练模型，支持CPU/GPU自动切换
- OpenCV自带的DNN模块也能跑YOLO、SSD等ONNX或TensorFlow模型，部署简单、依赖少
- 如果只检常见物体（人、车、猫狗），用MobileNet-SSD这类小模型，1秒能跑几十帧，适合嵌入式或定时巡检脚本
准备输入：图片/视频/摄像头流怎么喂进去
自动化脚本常要处理批量文件或实时流，注意格式和路径处理：
- 批量图：用glob.glob("imgs/*.jpg")遍历，逐张读取cv2.imread()
- 视频文件：cv2.VideoCapture("video.mp4")，配合ret, frame = cap.read()循环取帧
- USB摄像头或RTSP流：把路径换成0（本地摄像头）或，加异常捕获防断连崩溃
- 关键细节：确保图像尺寸适配模型输入（如YOLO常用640×640），用cv2.resize()前先保持宽高比缩放+补黑边
推理+后处理：拿到框、类别、置信度
模型输出是原始数组，需解码成可用坐标。以YOLOv5为例：
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- 调用model(img)得到results对象，用results.xyxy[0].cpu().numpy()转为N×6数组
- 每行是[x1, y1, x2, y2, conf, cls]，直接切片就能取坐标和置信度
- 加个conf > 0.5过滤低置信结果；用cv2.rectangle()画框，cv2.putText()打标签
- 想存结果？用cv2.imwrite("out.jpg", img_with_boxes) 或写入CSV记录坐标和类别
集成进自动化流程：定时/触发/上报不卡壳
检测只是中间一环，要让它真正“自动”起来：
- 用schedule库定时执行（比如每5分钟扫一次监控截图目录）
- 监听文件夹变化可用watchdog，新图一落盘立刻检测
- 检测到目标后，发微信/邮件用requests.post调企业微信机器人，或写进数据库用sqlite3
- 加日志：logging.info(f"检测到{len(boxes)}个目标")，方便排查漏检或误检
基本上就这些。不复杂但容易忽略细节——比如没检查图像通道顺序（BGR/RGB）、没释放VideoCapture、没设置置信度阈值。跑通一次，后面复制粘贴改改路径和类别就能复用。
