개체 감지는 이미지에서 개체를 식별하고 찾는 것이 목적인 Computer Vision의 중요한 측면입니다. 이미지에서 객체의 위치를 나타내는 방법 중 하나는 바운딩 박스(Bounding Box)입니다. 경계 상자는 기본 수학 최소화 및 최대화 기능을 포함하는 간단한 메커니즘으로 계산할 수 있는 직사각형 상자입니다.
또한 상자는 왼쪽 위 모서리의 (x, y)와 오른쪽 아래 모서리의 (x, y)의 두 좌표로 나타낼 수 있습니다. 이 정보는 감시 분야에서 자율 주행 자동차 산업에 이르기까지 전문가에게 서비스를 제공하는 다양한 실생활 응용 분야에서 매우 중요합니다.
문제 설명 및 솔루션
이미지 및 객체 감지에서 우리가 직면하는 주요 문제는 이미지에서 객체의 위치를 정확하게 식별하는 방법입니다. 해결 방법은 경계 상자를 사용하는 것입니다. 이 상자는 다양한 Python 라이브러리와 관련된 간단한 메커니즘을 사용하여 계산할 수 있습니다.
Python 는 프로세스를 단순화하고 효율적이고 간단하게 만드는 풍부한 라이브러리와 도구를 가지고 있기 때문에 이 작업에 탁월한 선택입니다. OpenCV와 Matplotlib의 두 가지 주요 라이브러리가 일반적으로 사용됩니다.
OpenCV 및 Matplotlib 접근 방식
OpenCV는 Open Source Computer Vision 라이브러리의 약자이며 수백 개의 컴퓨터 비전 알고리즘을 포함합니다. 반면에 Matplotlib는 Python 프로그래밍 언어와 NumPy의 수치 수학 확장을 위한 플로팅 라이브러리입니다. Python의 데이터를 시각화하는 매우 빠른 방법과 다양한 형식의 출판 품질 수치를 모두 제공합니다.
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()
cv2의 imread 메서드를 사용하여 이미지를 로드한 다음 이미지와 'box'로 표시되는 두 좌표를 가져오는 cv2.rectangle 함수를 사용하여 경계 상자를 그립니다. 마지막 두 매개변수는 각각 색상과 두께입니다. 이 코드는 상자로 완전히 묶인 이미지의 개체를 보여줍니다.
경계 상자 활용
결론적으로 경계 상자는 객체 감지, 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 포함한 컴퓨터 비전 작업에서 중요한 역할을 합니다. 이미지 내에서 개체 및 메타데이터 정보를 찾는 효과적이고 효율적인 솔루션을 제공합니다. Python에서 경계 상자를 정확하게 구현하는 방법을 배우면 소프트웨어 개발, 기계 학습 또는 AI 경력에 관련된 모든 사람에게 큰 도움이 될 수 있습니다. 보안 및 감시에 유용할 뿐만 아니라 안면 감지 및 인식, 보행자 감지, 자율주행차의 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 같은 애플리케이션에도 크게 도움이 됩니다.
