Die Objekterkennung ist ein wichtiger Aspekt des maschinellen Sehens, bei dem das Ziel darin besteht, Objekte in einem Bild zu identifizieren und zu lokalisieren. Eine der Methoden, die Position des Objekts in einem Bild anzugeben, ist ein Begrenzungsrahmen. Der Begrenzungsrahmen ist ein rechteckiger Rahmen, der mit einem einfachen Mechanismus berechnet werden kann, der die grundlegende mathematische Minimierungs- und Maximierungsfunktion umfasst.
Darüber hinaus kann die Box durch zwei Koordinaten dargestellt werden, die (x, y) der oberen linken Ecke und die (x, y) der unteren rechten Ecke. Diese Informationen erweisen sich in verschiedenen realen Anwendungen als entscheidend und dienen Fachleuten von der Überwachungsbranche bis hin zur selbstfahrenden Automobilindustrie.
Problemstellung und Lösung
Das Hauptproblem bei der Bild- und Objekterkennung besteht darin, die Position eines Objekts in einem Bild genau zu identifizieren. Die Lösung besteht darin, einen Begrenzungsrahmen zu verwenden, der mithilfe eines einfachen Mechanismus unter Einbeziehung verschiedener Python-Bibliotheken berechnet werden kann.
Python ist eine ausgezeichnete Wahl für diese Aufgabe, da es über umfangreiche Bibliotheken und Tools verfügt, die den Prozess vereinfachen und ihn effizient und unkompliziert machen. Zwei Hauptbibliotheken werden üblicherweise verwendet – OpenCV und Matplotlib.
Ein OpenCV- und Matplotlib-Ansatz
OpenCV steht für Open Source Computer Vision Library und umfasst mehrere Hundert Computer Vision-Algorithmen. Matplotlib hingegen ist eine Plotbibliothek für die Programmiersprache Python und ihre numerische Mathematikerweiterung NumPy. Es bietet sowohl eine sehr schnelle Möglichkeit zur Visualisierung von Daten aus Python als auch Zahlen in Publikationsqualität in vielen Formaten.
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()
Ein Bild wird mit der imread-Methode von cv2 geladen und dann wird mit der cv2.rectangle-Funktion ein Begrenzungsrahmen gezeichnet, der das Bild und zwei durch „Box“ dargestellte Koordinaten aufnimmt. Die letzten beiden Parameter sind Farbe und Dicke. Dieser Code zeigt die Objekte in Ihrem Bild an, die vollständig von einem Rahmen umgeben sind.
Verwendung von Begrenzungsrahmen
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Begrenzungsrahmen eine wichtige Rolle bei Computer-Vision-Aufgaben spielen, einschließlich Objekterkennung, Computer-Vision und Bildverarbeitung. Sie bieten eine effektive und effiziente Lösung zum Auffinden von Objekten und Metadateninformationen in Bildern. Das Erlernen der genauen Implementierung von Begrenzungsrahmen in Python kann für jeden, der sich beruflich mit Softwareentwicklung, maschinellem Lernen oder KI beschäftigt, von großem Nutzen sein. Es ist nicht nur für Sicherheit und Überwachung nützlich, sondern leistet auch große Hilfe bei Anwendungen wie Gesichtserkennung und -erkennung, Fußgängererkennung und fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) in selbstfahrenden Autos.
