Откриването на обекти е важен аспект на компютърното зрение, където целта е да се идентифицират и локализират обекти в изображение. Един от методите за означаване на местоположението на обекта в изображението е ограничителна рамка. Ограничаващата кутия е правоъгълна кутия, която може да бъде изчислена с прост механизъм, който включва основната математическа функция за минимизиране и максимизиране.
Кутията освен това може да бъде представена с две координати, (x, y) в горния ляв ъгъл и (x, y) в долния десен ъгъл. Тази информация се оказва решаваща в различни приложения от реалния живот, обслужвайки професионалисти от тези в наблюдението до индустрията на самоуправляващите се автомобили.
Постановка на проблема и решение
Основният проблем, с който се сблъскваме при откриването на изображения и обекти, е как да идентифицираме точно местоположението на обект в изображението. Решението е да се използва ограничителна кутия, която може да се изчисли с помощта на прост механизъм, който включва различни библиотеки на Python.
Питон е отличен избор за тази задача, защото има богати библиотеки и инструменти, които опростяват процеса, правейки го ефективен и лесен. Обикновено се използват две основни библиотеки – OpenCV и Matplotlib.
Подход на OpenCV и Matplotlib
OpenCV означава библиотека с отворен код за компютърно зрение и включва няколко стотици алгоритми за компютърно зрение. Matplotlib, от друга страна, е библиотека за графики за програмния език Python и неговото разширение за числена математика NumPy. Той предоставя както много бърз начин за визуализиране на данни от Python, така и цифри с качество на публикуване в много формати.
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()
Изображение се зарежда с помощта на метода imread от cv2 и след това се изчертава ограничителна кутия с помощта на функцията cv2.rectangle, която приема изображението и две координати, представени от 'box'. Последните два параметъра са съответно цвят и дебелина. Този код ще покаже обектите във вашето изображение, изцяло свързани с кутия.
Използване на ограничителни кутии
В заключение, ограничителните полета играят жизненоважна роля в задачите за компютърно зрение, включително откриване на обекти, компютърно зрение и обработка на изображения. Те предлагат ефективно и ефикасно решение за локализиране на обекти и информация за метаданни в изображенията. Да се научите да прилагате точно ограничителни кутии в Python може да бъде от голяма полза за всеки, който се занимава с разработка на софтуер, машинно обучение или AI кариера. Той е полезен не само при сигурността и наблюдението, но също така значително помага в приложения като откриване и разпознаване на лица, откриване на пешеходци и усъвършенствани системи за подпомагане на водача (ADAS) в самоуправляващите се автомобили.
