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本教程旨在帮助用户在Windows 10上搭建谷歌发布的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统。虽然主要面向Windows平台，但其他系统用户也可以参考相关步骤。

安装Python

请注意，Windows平台上的TensorFlow只支持Python 3.5.X版本。建议访问Python官网，下载并安装适合Windows系统的Python 3.5.2版本。

安装TensorFlow

推荐使用TensorFlow on Windows的官方页面提供的简便方法进行安装。在命令提示符(cmd)中输入指定指令，安装TensorFlow。确保安装位置为Python的Lib/site-packages/tensorflow目录。

安装Protoc

Protoc是用于编译程序运行文件的重要工具。需从Protoc下载页下载适用于Windows的压缩包，解压后将protoc.exe文件移动到C:WindowsSystem32目录下，以便将其路径添加到环境变量中。

安装Git

访问Git官网下载适用于Windows的Git安装包。具体安装及配置细节可以参考相关文章。

安装其他组件

在命令提示符(cmd)中输入特定指令来安装支持API运行所需的各种组件。需要注意的是，Native pip可能会受到计算机上已安装的其他Python应用影响。例如，博主由于先前安装了Anaconda，导致部分组件安装到了Anaconda的site-packages文件夹中，这可能导致后续调用失败。

下载并编译代码

从GitHub下载谷歌的tensorflow/models代码。通常情况下，该代码会被下载到C盘。进入models文件夹，编译Object Detection API的相关代码。

运行示例代码

在models文件夹内继续执行相关命令，以运行示例notebook。浏览器将自动打开，展示相应的界面。通过运行所有单元格，可以验证安装是否成功。此外，用户可以根据需要修改文件路径，以检测自己的图片。

视频物体识别

谷歌在其GitHub页面上发布了该项目的完整代码。下面将介绍如何在此基础上添加相应模块，以实现视频中物体的识别。

第一步：下载OpenCV库

访问Python官网下载OpenCV库。博主使用的版本可以通过提供的链接查看。安装完成后，可以通过Python IDLE验证库是否正确导入。

第二步：在代码中引入OpenCV

在原有代码中添加OpenCV库的导入语句。

第三步：添加视频识别代码

主要步骤包括从视频中抓取图片，将原图片替换为经过物体识别处理后的图片，最终将所有修改过的图片组合成新的视频。在原版代码的基础上，添加相应的代码块，以实现视频中的物体识别功能。

相关参考资料

以下是几个有助于进一步了解TensorFlow Object Detection API的资源链接： - 知乎上的相关讨论 - 林俊宇的博客文章 - myboyliu2007的专栏文章 - 陈强的文章 - 机器之心的指南 - Windows平台下的Git安装和环境变量配置说明

通过以上步骤，用户可以快速搭建起基于TensorFlow的视频物体识别系统。希望这个简明教程能为各位提供有效的指导。