แก้ไขแล้ว: กล่องขอบเขต

การตรวจจับวัตถุเป็นส่วนสำคัญของ Computer Vision ซึ่งเป้าหมายคือการระบุและระบุตำแหน่งวัตถุในภาพ วิธีหนึ่งในการระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพคือกล่องขอบ กล่องขอบเป็นกล่องสี่เหลี่ยมที่สามารถคำนวณได้ด้วยกลไกง่ายๆ ที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันการย่อและขยายขนาดทางคณิตศาสตร์พื้นฐาน

นอกจากนี้ กล่องยังสามารถแสดงด้วยพิกัดสองพิกัด คือ (x, y) ที่มุมบนซ้ายและ (x, y) ที่มุมล่างขวา ข้อมูลนี้พิสูจน์ให้เห็นถึงความสำคัญในการใช้งานในชีวิตจริงต่างๆ โดยให้บริการแก่มืออาชีพตั้งแต่ผู้เฝ้าระวังไปจนถึงอุตสาหกรรมรถยนต์ไร้คนขับ

คำชี้แจงปัญหาและแนวทางแก้ไข

ปัญหาหลักที่เราเผชิญในการตรวจจับภาพและวัตถุคือวิธีการระบุตำแหน่งของวัตถุในภาพอย่างแม่นยำ วิธีแก้ไขคือการใช้ bounding box ซึ่งสามารถคำนวณได้โดยใช้กลไกง่ายๆ ที่เกี่ยวข้องกับ python library ต่างๆ

หลาม เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับงานนี้เพราะมีไลบรารีและเครื่องมือมากมายที่ทำให้กระบวนการง่ายขึ้น ทำให้มีประสิทธิภาพและตรงไปตรงมา โดยทั่วไปจะใช้ไลบรารีหลักสองไลบรารีคือ OpenCV และ Matplotlib

แนวทาง OpenCV และ Matplotlib

OpenCV ย่อมาจากไลบรารี Open Source Computer Vision และมีอัลกอริธึมการมองเห็นคอมพิวเตอร์หลายร้อยรายการ ในทางกลับกัน Matplotlib เป็นไลบรารีการลงจุดสำหรับภาษาโปรแกรม Python และส่วนขยายคณิตศาสตร์เชิงตัวเลข NumPy ให้ทั้งวิธีที่รวดเร็วมากในการแสดงข้อมูลจาก Python และตัวเลขคุณภาพสิ่งพิมพ์ในหลายรูปแบบ

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()

รูปภาพถูกโหลดโดยใช้วิธี imread จาก cv2 จากนั้นกล่องขอบเขตจะถูกวาดโดยใช้ฟังก์ชัน cv2.rectangle ซึ่งรับภาพและพิกัดสองพิกัดที่แสดงโดย 'กล่อง' พารามิเตอร์สองตัวสุดท้ายคือสีและความหนาตามลำดับ รหัสนี้จะแสดงวัตถุในภาพของคุณที่ล้อมรอบด้วยกล่องอย่างสมบูรณ์

การใช้กล่องขอบ

สรุปได้ว่า bounding box มีบทบาทสำคัญในงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ รวมถึงการตรวจจับวัตถุ การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และการประมวลผลภาพ พวกเขานำเสนอโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลในการระบุตำแหน่งวัตถุและข้อมูลเมตาดาต้าภายในรูปภาพ การเรียนรู้การใช้ bounding box อย่างถูกต้องใน Python จะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อทุกคนที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ การเรียนรู้ของเครื่อง หรือ AI ในสายอาชีพ ไม่เพียงแต่มีประโยชน์ในการรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวังเท่านั้น แต่ยังช่วยอย่างมากในการใช้งานต่างๆ เช่น การตรวจจับและจดจำใบหน้า การตรวจจับคนเดินถนน และระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (ADAS) ในรถยนต์ไร้คนขับ