文章目录📒前言📙定位对象📗对象提取代码：📘完整代码📕识别效果📒前言🍊在前面的博客中我写了一篇关于实现目标检测的文章，但是我们只是作为一个测试使用，并没有具体说明他能干什么，感兴趣可以看看❤️【Jetson Nano】学习（2）——两种方法（命令行、openCV）打开摄像头、实现目标检测，语义分割🍊在这篇文章中我实现了目标检测和语义分割这一块，之前有说我们得到这个图像之后，可以方便我们去做很多事情，在这里我们就提出了，当我们要对某一个目标进行操作时，那怎么去提取出我们感兴趣的目标对象呢？ 这篇文章就会

📆最近一直在捣腾关于单目测距和检测物体大小的事情，因为之前对此不是很了解，所以在学习过程中遇见了很多的问题，包括不知道如何进行单目测距，他的原理又是什么呢？而且在测距过程中像素应该如何获取等等问题，使我不知如何是好，也通过网络查询了很多的资料，发现❤️大多数都是通过参照物，即已知实际物体的高度或者宽度来进行测距的。❤️ 这就很难受了。📘我的想法🍊到这里我就在想，单目测距为什么一定要参考物呢？那我不要参考物行不行呢？能不能用其他方法来做呢

万事开头难，不以物喜，不以己悲！在使用 jetson nano 开始目标检测之前，我们还是得先安装一下 jetson-inference 推理库，后续的识别项目不出意外应该都会基于此来进行，不知道咋安装的朋友看一下我上一篇文章:【jetson nano】学习（1）——安装并跑通 jetson-inference，很详细。有问题可以私信我或者评论区留言，我会第一时间给大家找解决办法。后续会继续学习，写一些有趣的项目，我们一起加油！在开始目标检测之前，我们得先学习如何打开 CSI 摄像头（ USB

万事开头难，不以物喜，不以己悲！由于做毕设的原因，我接触到Jetson Nano这块强大的AI开发板。刚开始拿到按照教程安装了一遍店家给的系统，在这系统里支持一系列流行的AI框架和算法，比如TensorFlow，PyTorch，Caffe / Caffe2，Keras，MXNet等，使得开发人员能够简单快速的将AI模型和框架集成到产品中，轻松实现图像识别，目标检测，姿势估计，语义分割，视频增强和智能分析等强大功能。但不知什么原因，在我运行CSI摄像头时总是会很卡顿，目前也是一直没能解决，所以我就自己上官