Az objektumészlelés a Computer Vision egyik fontos aspektusa, ahol a cél az objektumok azonosítása és helyének meghatározása a képen. Az egyik módszer az objektum helyének jelzésére a képen a határolódoboz. A határoló doboz egy téglalap alakú doboz, amely egy egyszerű mechanizmussal számítható ki, amely magában foglalja az alapvető matematikai minimalizálási és maximalizálási függvényeket.
A doboz ráadásul két koordinátával is ábrázolható, a bal felső sarok (x, y) és a jobb alsó sarok (x, y) koordinátájával. Ezek az információk döntő fontosságúnak bizonyulnak különféle valós alkalmazásokban, amelyek a felügyeletet végzőktől az önvezető autóiparig a szakembereket szolgálják ki.
Problémanyilatkozat és megoldás
A fő probléma, amellyel a kép- és tárgyfelismerés során szembesülünk, az, hogy hogyan határozzuk meg pontosan egy objektum helyét a képen. A megoldás egy határolódoboz használata, amelyet egy egyszerű mechanizmussal lehet kiszámítani, amely különféle python könyvtárakat tartalmaz.
Piton kiváló választás erre a feladatra, mert gazdag könyvtárakkal és eszközökkel rendelkezik, amelyek leegyszerűsítik a folyamatot, így hatékonyak és egyszerűek. Általában két fő könyvtárat használnak – az OpenCV-t és a Matplotlib-et.
OpenCV és Matplotlib megközelítés
Az OpenCV az Open Source Computer Vision könyvtár rövidítése, és több száz számítógépes látási algoritmust tartalmaz. A Matplotlib ezzel szemben a Python programozási nyelv és annak NumPy numerikus matematikai kiterjesztésének ábrázoló könyvtára. Egyszerre nagyon gyors módot biztosít a Pythonból származó adatok megjelenítésére, valamint publikációs minőségű ábrákat számos formátumban.
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()
A cv2 imread metódusával betöltünk egy képet, majd a cv2.rectangle függvény segítségével egy határolókeretet rajzolunk, amely a képet és a „box” által képviselt két koordinátát veszi fel. Az utolsó két paraméter a szín és a vastagság. Ez a kód a képen látható objektumokat teljesen egy dobozba kötve jeleníti meg.
Határolódobozok felhasználása
Összefoglalva, a határolókeretek létfontosságú szerepet játszanak a számítógépes látási feladatokban, beleértve a tárgyészlelést, a számítógépes látást és a képfeldolgozást. Hatékony és hatékony megoldást kínálnak a képeken belüli objektumok és metaadat-információk lokalizálására. A határolókeretek Pythonban való pontos megvalósításának megtanulása nagy hasznot húzhat bárki számára, aki szoftverfejlesztésben, gépi tanulásban vagy mesterséges intelligencia karrierjében vesz részt. Nemcsak a biztonság és a felügyelet terén hasznos, hanem az olyan alkalmazásokban is nagy segítséget nyújt, mint az arcfelismerés és -felismerés, a gyalogosfelismerés, valamint az önvezető autók fejlett vezetőtámogató rendszerei (ADAS).
