Detekcija objekata je važan aspekt kompjuterskog vida, gdje je cilj identificirati i locirati objekte na slici. Jedna od metoda za označavanje lokacije objekta na slici je Bounding Box. Ograničujući okvir je pravougaoni okvir koji se može izračunati jednostavnim mehanizmom koji uključuje osnovnu matematičku funkciju minimizacije i maksimizacije.
Kutija se, osim toga, može predstaviti sa dvije koordinate, (x, y) gornjeg lijevog ugla i (x, y) donjeg desnog ugla. Ove informacije su se pokazale ključnima u različitim aplikacijama u stvarnom životu, služeći profesionalcima od onih koji nadgledaju do industrije automobila koji se samostalno voze.
Izjava o problemu i rješenje
Glavni problem s kojim se susrećemo u detekciji slika i objekata je kako precizno identificirati lokaciju objekta na slici. Rješenje je korištenje graničnog okvira, koji se može izračunati korištenjem jednostavnog mehanizma koji uključuje različite Python biblioteke.
piton je odličan izbor za ovaj zadatak jer ima bogate biblioteke i alate koji pojednostavljuju proces, čineći ga efikasnim i jednostavnim. Obično se koriste dvije glavne biblioteke – OpenCV i Matplotlib.
OpenCV i Matplotlib pristup
OpenCV je skraćenica od Open Source Computer Vision biblioteka i uključuje nekoliko stotina algoritama kompjuterskog vida. Matplotlib je, s druge strane, biblioteka za crtanje za programski jezik Python i njegovo proširenje numeričke matematike NumPy. Pruža i vrlo brz način za vizualizaciju podataka iz Pythona i brojki kvaliteta publikacije u mnogim formatima.
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()
Slika se učitava pomoću metode imread iz cv2, a zatim se crta granični okvir pomoću funkcije cv2.rectangle koja uzima sliku i dvije koordinate predstavljene 'box'om. Posljednja dva parametra su boja i debljina. Ovaj kod će prikazati objekte na vašoj slici u potpunosti vezane kutijom.
Korištenje graničnih kutija
U zaključku, granični okviri igraju vitalnu ulogu u zadacima kompjuterskog vida, uključujući detekciju objekata, kompjuterski vid i obradu slike. Oni nude efikasno i efikasno rešenje za lociranje objekata i informacija o metapodacima unutar slika. Učenje preciznog implementiranja graničnih okvira u Pythonu može od velike koristi svima koji su uključeni u razvoj softvera, mašinsko učenje ili AI u karijeri. Ne samo da je koristan u sigurnosti i nadzoru, već uvelike pomaže u aplikacijama kao što su detekcija i prepoznavanje lica, prepoznavanje pješaka i napredni sistemi pomoći vozaču (ADAS) u automobilima koji se sami voze.
