ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್ ಎನ್ನುವುದು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವಾಗಿದೆ, ಇಲ್ಲಿ ಗುರಿಯು ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ ಮಾಡುವುದು. ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಆಗಿದೆ. ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಒಂದು ಆಯತಾಕಾರದ ಪೆಟ್ಟಿಗೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮೂಲಭೂತ ಗಣಿತದ ಕನಿಷ್ಠೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸರಳ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಗಣಿಸಬಹುದು.
ಬಾಕ್ಸ್, ಮೇಲಾಗಿ, ಎರಡು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಬಹುದು, ಮೇಲಿನ ಎಡ ಮೂಲೆಯ (x, y) ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಬಲ ಮೂಲೆಯ (x, y). ಈ ಮಾಹಿತಿಯು ವಿವಿಧ ನೈಜ-ಜೀವನದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಕಣ್ಗಾವಲು ಇರುವವರಿಂದ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರ್ ಉದ್ಯಮದವರೆಗೆ ವೃತ್ತಿಪರರಿಗೆ ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಮಸ್ಯೆ ಹೇಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ
ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ನಾವು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಳವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವುದು ಹೇಗೆ. ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ, ಇದು ವಿವಿಧ ಪೈಥಾನ್ ಲೈಬ್ರರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸರಳ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಬಹುದು.
ಪೈಥಾನ್ ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಶ್ರೀಮಂತ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಇದು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಎರಡು ಮುಖ್ಯ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ - OpenCV ಮತ್ತು Matplotlib.
ಓಪನ್ ಸಿವಿ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಅಪ್ರೋಚ್
OpenCV ಎಂದರೆ ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಮತ್ತು ನೂರಾರು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಮ್ಯಾಟ್‌ಪ್ಲಾಟ್ಲಿಬ್ ಪೈಥಾನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಗಣಿತ ವಿಸ್ತರಣೆ NumPy ಗಾಗಿ ಒಂದು ಪ್ಲಾಟಿಂಗ್ ಲೈಬ್ರರಿಯಾಗಿದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಮತ್ತು ಪ್ರಕಟಣೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ಇದು ಅತ್ಯಂತ ತ್ವರಿತ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಅನೇಕ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
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()
cv2 ನಿಂದ imread ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ನಂತರ cv2.rectangle ಫಂಕ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಒಂದು ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದು ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು 'ಬಾಕ್ಸ್' ನಿಂದ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಎರಡು ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೊನೆಯ ಎರಡು ನಿಯತಾಂಕಗಳು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಬಣ್ಣ ಮತ್ತು ದಪ್ಪ. ಈ ಕೋಡ್ ನಿಮ್ಮ ಚಿತ್ರದಲ್ಲಿನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬಾಕ್ಸ್‌ನಿಂದ ಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳ ಬಳಕೆ
ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ವಿಷನ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಸೇರಿದಂತೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಕಾರ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಪಾತ್ರವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಚಿತ್ರಗಳ ಒಳಗೆ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಮೆಟಾಡೇಟಾ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಕಲಿಯುವುದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಥವಾ AI ವೃತ್ತಿ-ವಾರು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡಿರುವ ಯಾರಿಗಾದರೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಕಣ್ಗಾವಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ಕಾರುಗಳಲ್ಲಿ ಮುಖ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, ಪಾದಚಾರಿ ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಿತ ಚಾಲಕ ಸಹಾಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು (ADAS) ನಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
