Python爬虫不直接做目标检测，需先用requests+BeautifulSoup等爬取带标签图像数据，再用YOLO等模型训练检测模型。
Python爬虫本身不直接做目标检测，目标检测是计算机视觉任务，而爬虫负责获取网页或图像数据。如果你的目标是“用爬虫收集大量图片，再对这些图片做目标检测”，那需要分两步：先写爬虫下载带标注或未标注的图像数据，再用深度学习模型（如YOLO、Faster R-CNN）训练或推理检测模型。
目标检测需要大量带类别标签的图像，常见来源包括公开数据集网站（如Pascal VOC镜像站、Roboflow、Kaggle）、电商商品页、图库网站（注意版权与robots.txt）。不推荐爬取无授权的商业网站图片。
爬下来的图片常有损坏、空文件、非图片类型（如404重定向到HTML页），需过滤。
纯爬虫拿不到标注框（x,y,w,h）和类别。你需要：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
拿到清洗后的图片+标注后，即可训练模型。不需在爬虫里实现检测逻辑，而是将爬虫作为数据流水线第一环。
基本上就这些。爬虫是“找粮”，目标检测是“识物”，两者分工明确。把数据收干净，比在爬虫里硬塞CV逻辑更可靠高效。
以上就是Python实现爬虫开发中目标检测的详细教程【教程】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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