Zbulimi i objekteve është një aspekt i rëndësishëm i Vizionit Kompjuterik, ku qëllimi është të identifikojë dhe lokalizojë objektet në një imazh. Një nga metodat për të treguar vendndodhjen e objektit në një imazh është një Kuti Kufizuese. Kutia kufizuese është një kuti drejtkëndëshe që mund të llogaritet me një mekanizëm të thjeshtë që përfshin funksionin bazë matematikor të minimizimit dhe maksimizimit.
Kutia, për më tepër, mund të përfaqësohet nga dy koordinata, (x, y) e këndit të sipërm majtas dhe (x, y) e këndit të poshtëm djathtas. Ky informacion rezulton vendimtar në aplikacione të ndryshme të jetës reale, duke u shërbyer profesionistëve nga ata në mbikëqyrje deri në industrinë e makinave që drejtojnë vetë.
Deklarata e problemit dhe zgjidhja
Problemi kryesor me të cilin përballemi në zbulimin e imazhit dhe objektit është se si të identifikojmë me saktësi vendndodhjen e një objekti në një imazh. Zgjidhja është përdorimi i një kutie kufizuese, e cila mund të llogaritet duke përdorur një mekanizëm të thjeshtë që përfshin biblioteka të ndryshme python.
Piton është një zgjedhje e shkëlqyer për këtë detyrë sepse ka biblioteka dhe mjete të pasura që thjeshtojnë procesin, duke e bërë atë efikas dhe të drejtpërdrejtë. Dy biblioteka kryesore përdoren zakonisht - OpenCV dhe Matplotlib.
Një qasje OpenCV dhe Matplotlib
OpenCV qëndron për bibliotekën me burim të hapur Computer Vision dhe përfshin disa qindra algoritme të vizionit kompjuterik. Matplotlib, nga ana tjetër, është një bibliotekë komplote për gjuhën e programimit Python dhe shtrirjen e saj numerike matematikore NumPy. Ai siguron një mënyrë shumë të shpejtë për të vizualizuar të dhënat nga Python dhe figurat e cilësisë së publikimit në shumë formate.
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()
Një imazh ngarkohet duke përdorur metodën imread nga cv2, dhe më pas vizatohet një kuti kufizuese duke përdorur funksionin cv2.rectangle i cili merr imazhin dhe dy koordinata të përfaqësuara nga 'box'. Dy parametrat e fundit janë përkatësisht ngjyra dhe trashësia. Ky kod do të shfaqë objektet në imazhin tuaj të lidhur plotësisht nga një kuti.
Përdorimi i Kutive Kufizuese
Si përfundim, kutitë kufizuese luajnë një rol jetik në detyrat e vizionit kompjuterik, duke përfshirë zbulimin e objekteve, vizionin kompjuterik dhe përpunimin e imazhit. Ato ofrojnë një zgjidhje efektive dhe efikase për gjetjen e objekteve dhe informacionit të meta të dhënave brenda imazheve. Të mësuarit për të zbatuar me saktësi kutitë kufitare në Python mund të përfitojë jashtëzakonisht shumë kushdo që është i përfshirë në zhvillimin e softuerit, mësimin e makinerive ose AI në karrierë. Jo vetëm që është i dobishëm në siguri dhe mbikëqyrje, por gjithashtu ndihmon shumë në aplikacione si zbulimi dhe njohja e fytyrës, zbulimi i këmbësorëve dhe sistemet e avancuara të ndihmës së shoferit (ADAS) në makinat që drejtojnë vetë.
