Detectarea obiectelor este un aspect important al Computer Vision, unde scopul este identificarea și localizarea obiectelor dintr-o imagine. Una dintre metodele de a semnifica locația obiectului într-o imagine este o cutie de delimitare. Cutia de delimitare este o cutie dreptunghiulară care poate fi calculată cu un mecanism simplu care implică funcția de minimizare și maximizare matematică de bază.
În plus, caseta poate fi reprezentată prin două coordonate, (x, y) din colțul din stânga sus și (x, y) din colțul din dreapta jos. Aceste informații se dovedesc esențiale în diverse aplicații din viața reală, servind profesioniștilor de la cei din supraveghere până la industria auto cu conducere autonomă.
Declarația problemei și soluția
Principala problemă cu care ne confruntăm în detectarea imaginilor și a obiectelor este cum să identificăm cu precizie locația unui obiect într-o imagine. Soluția este utilizarea unei casete de delimitare, care poate fi calculată folosind un mecanism simplu care implică diverse biblioteci python.
Piton este o alegere excelentă pentru această sarcină, deoarece are biblioteci bogate și instrumente care simplifică procesul, făcându-l eficient și simplu. Două biblioteci principale sunt utilizate în mod obișnuit - OpenCV și Matplotlib.
O abordare OpenCV și Matplotlib
OpenCV înseamnă biblioteca Open Source Computer Vision și include câteva sute de algoritmi de computer vision. Matplotlib, pe de altă parte, este o bibliotecă de plotare pentru limbajul de programare Python și extensia sa numerică de matematică NumPy. Oferă atât o modalitate foarte rapidă de vizualizare a datelor din Python, cât și cifre de calitate a publicației în multe formate.
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()
O imagine este încărcată folosind metoda imread din cv2, apoi o casetă de delimitare este desenată folosind funcția cv2.rectangle care preia imaginea și două coordonate reprezentate de „box”. Ultimii doi parametri sunt culoarea și respectiv grosimea. Acest cod va prezenta obiectele din imaginea dvs. complet legate de o cutie.
Utilizarea cutiilor de delimitare
În concluzie, cutiile de delimitare joacă un rol vital în sarcinile de viziune computerizată, inclusiv detectarea obiectelor, viziunea computerizată și procesarea imaginilor. Ele oferă o soluție eficientă și eficientă pentru localizarea obiectelor și a informațiilor despre metadate în imagini. Învățarea să implementeze cu precizie căsuțe de delimitare în Python poate aduce beneficii imense oricui este implicat în dezvoltarea de software, învățarea automată sau AI din punct de vedere al carierei. Nu numai că este util în securitate și supraveghere, dar ajută foarte mult și în aplicații precum detectarea și recunoașterea feței, detectarea pietonilor și sistemele avansate de asistență pentru șofer (ADAS) în mașinile cu conducere autonomă.
