Η ανίχνευση αντικειμένων είναι μια σημαντική πτυχή του Computer Vision, όπου ο στόχος είναι ο εντοπισμός και ο εντοπισμός αντικειμένων σε μια εικόνα. Μία από τις μεθόδους για να δηλωθεί η θέση του αντικειμένου σε μια εικόνα είναι ένα Bounding Box. Το πλαίσιο οριοθέτησης είναι ένα ορθογώνιο πλαίσιο που μπορεί να υπολογιστεί με έναν απλό μηχανισμό που περιλαμβάνει τη βασική συνάρτηση ελαχιστοποίησης και μεγιστοποίησης των μαθηματικών.
Το πλαίσιο, επιπλέον, μπορεί να αναπαρασταθεί με δύο συντεταγμένες, το (x, y) της επάνω αριστερής γωνίας και το (x, y) της κάτω δεξιάς γωνίας. Αυτές οι πληροφορίες αποδεικνύονται κρίσιμες σε διάφορες εφαρμογές της πραγματικής ζωής, που εξυπηρετούν επαγγελματίες, από εκείνους που παρακολουθούν μέχρι τη βιομηχανία αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων.
Δήλωση Προβλήματος και Λύση
Το κύριο πρόβλημα που αντιμετωπίζουμε στην ανίχνευση εικόνων και αντικειμένων είναι πώς να προσδιορίσουμε με ακρίβεια τη θέση ενός αντικειμένου σε μια εικόνα. Η λύση είναι να χρησιμοποιήσετε ένα πλαίσιο οριοθέτησης, το οποίο μπορεί να υπολογιστεί χρησιμοποιώντας έναν απλό μηχανισμό που περιλαμβάνει διάφορες βιβλιοθήκες python.
Python είναι μια εξαιρετική επιλογή για αυτήν την εργασία επειδή διαθέτει πλούσιες βιβλιοθήκες και εργαλεία που απλοποιούν τη διαδικασία, καθιστώντας την αποτελεσματική και απλή. Δύο κύριες βιβλιοθήκες χρησιμοποιούνται συνήθως - η OpenCV και η Matplotlib.
Μια Προσέγγιση OpenCV και Matplotlib
Το OpenCV σημαίνει βιβλιοθήκη Open Source Computer Vision και περιλαμβάνει αρκετές εκατοντάδες αλγόριθμους υπολογιστικής όρασης. Το Matplotlib, από την άλλη πλευρά, είναι μια βιβλιοθήκη σχεδίασης για τη γλώσσα προγραμματισμού Python και την αριθμητική της επέκταση μαθηματικών NumPy. Παρέχει τόσο έναν πολύ γρήγορο τρόπο οπτικοποίησης δεδομένων από Python όσο και ψηφίων ποιότητας δημοσίευσης σε πολλές μορφές.
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# read image
image = cv2.imread('input.jpg')
# our bounding box coordinates
box = (x1, y1, x2, y2)
# Draw rectangle (bounding box)
cv2.rectangle(image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)
# Display the image with bounding box
plt.imshow(image)
plt.show()
Μια εικόνα φορτώνεται χρησιμοποιώντας τη μέθοδο imread από το cv2 και στη συνέχεια σχεδιάζεται ένα πλαίσιο οριοθέτησης χρησιμοποιώντας τη συνάρτηση cv2.rectangle που παίρνει την εικόνα και δύο συντεταγμένες που αντιπροσωπεύονται από το 'box'. Οι δύο τελευταίες παράμετροι είναι το χρώμα και το πάχος αντίστοιχα. Αυτός ο κώδικας θα εμφανίσει τα αντικείμενα στην εικόνα σας πλήρως δεμένα από ένα πλαίσιο.
Αξιοποίηση Bounding Boxes
Συμπερασματικά, τα πλαίσια οριοθέτησης παίζουν ζωτικό ρόλο στις εργασίες όρασης υπολογιστή, συμπεριλαμβανομένης της ανίχνευσης αντικειμένων, της όρασης υπολογιστή και της επεξεργασίας εικόνας. Προσφέρουν μια αποτελεσματική και αποδοτική λύση για τον εντοπισμό αντικειμένων και πληροφοριών μεταδεδομένων μέσα σε εικόνες. Η εκμάθηση της ακριβούς εφαρμογής οριοθετημένων πλαισίων στην Python μπορεί να ωφελήσει πάρα πολύ οποιονδήποτε ασχολείται με την ανάπτυξη λογισμικού, τη μηχανική μάθηση ή την τεχνητή νοημοσύνη όσον αφορά την καριέρα. Όχι μόνο είναι χρήσιμο στην ασφάλεια και την επιτήρηση, αλλά βοηθά επίσης πολύ σε εφαρμογές όπως η ανίχνευση και αναγνώριση προσώπου, η ανίχνευση πεζών και τα προηγμένα συστήματα υποβοήθησης οδηγού (ADAS) σε αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα.
