La détection d'objets est un aspect important de la vision par ordinateur, où l'objectif est d'identifier et de localiser des objets dans une image. L'une des méthodes pour indiquer l'emplacement de l'objet dans une image est une boîte englobante. La boîte englobante est une boîte rectangulaire qui peut être calculée avec un mécanisme simple qui implique la fonction mathématique de base de minimisation et de maximisation.
La boîte, de plus, peut être représentée par deux coordonnées, le (x, y) du coin supérieur gauche et le (x, y) du coin inférieur droit. Ces informations s'avèrent cruciales dans diverses applications réelles, au service des professionnels de la surveillance à l'industrie automobile autonome.
Énoncé du problème et solution
Le principal problème auquel nous sommes confrontés dans la détection d'images et d'objets est de savoir comment identifier avec précision l'emplacement d'un objet dans une image. La solution consiste à utiliser une boîte englobante, qui peut être calculée à l'aide d'un mécanisme simple impliquant diverses bibliothèques Python.
Python est un excellent choix pour cette tâche car il dispose de bibliothèques et d'outils riches qui simplifient le processus, le rendant efficace et simple. Deux bibliothèques principales sont couramment utilisées - OpenCV et Matplotlib.
Une approche OpenCV et Matplotlib
OpenCV signifie bibliothèque Open Source Computer Vision et comprend plusieurs centaines d'algorithmes de vision par ordinateur. Matplotlib, d'autre part, est une bibliothèque de traçage pour le langage de programmation Python et son extension de mathématiques numériques NumPy. Il fournit à la fois un moyen très rapide de visualiser les données de Python et des chiffres de qualité publication dans de nombreux formats.
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()
Une image est chargée à l'aide de la méthode imread de cv2, puis une boîte englobante est dessinée à l'aide de la fonction cv2.rectangle qui prend l'image et deux coordonnées représentées par 'box'. Les deux derniers paramètres sont respectivement la couleur et l'épaisseur. Ce code mettra en valeur les objets de votre image complètement liés par une boîte.
Utilisation des boîtes englobantes
En conclusion, les boîtes englobantes jouent un rôle essentiel dans les tâches de vision par ordinateur, notamment la détection d'objets, la vision par ordinateur et le traitement d'images. Ils offrent une solution efficace et efficiente pour localiser les objets et les informations de métadonnées dans les images. Apprendre à implémenter avec précision des cadres de délimitation en Python peut être extrêmement bénéfique pour toute personne impliquée dans le développement de logiciels, l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle. Non seulement il est utile pour la sécurité et la surveillance, mais il aide également grandement dans des applications telles que la détection et la reconnaissance des visages, la détection des piétons et les systèmes avancés d'assistance à la conduite (ADAS) dans les voitures autonomes.
