要查找和识别图片中的人和物，可以使用计算机视觉技术。常用的深度学习框架有TensorFlow和Pytorch，它们提供了丰富的图像识别模型和预训练的权重文件。你可以使用OpenCV来检测图像中的人脸、身体姿势、物体等等。OpenCV有Python和C++两个主要的接口。例如，使用语义分割算法可以将图像分割成人、汽车、背景等不同的区域。
要查找和识别图片中的人和物，可以使用计算机视觉技术。以下是一些常见的方法和工具：
1. 图像识别算法：使用深度学习等技术，可以训练神经网络来识别图像中的人和物体。常用的深度学习框架有TensorFlow和Pytorch，它们提供了丰富的图像识别模型和预训练的权重文件。
2. OpenCV：OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和分析的函数。你可以使用OpenCV来检测图像中的人脸、身体姿势、物体等等。OpenCV有Python和C++两个主要的接口。
3. Google Cloud Vision或Microsoft Azure的计算机视觉API：这些云服务提供了强大的图像识别功能，可以识别人脸、物体、场景等，并返回相应的标签或描述。
4. 目标检测算法：目标检测算法可以在图像中检测出物体的位置和边界框。常见的目标检测算法有YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN等。
5. 图像分割算法：图像分割算法可以将图像分割成不同的区域或物体。例如，使用语义分割算法可以将图像分割成人、汽车、背景等不同的区域。
使用这些方法和工具，你可以编写代码来加载图片，进行人物或物体的识别和分析，并输出相应的结果。