Phát hiện đối tượng là một khía cạnh quan trọng của Thị giác máy tính, trong đó mục tiêu là xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh. Một trong những phương pháp để biểu thị vị trí của đối tượng trong ảnh là Hộp giới hạn. Hộp giới hạn là một hộp hình chữ nhật có thể được tính toán bằng một cơ chế đơn giản bao gồm chức năng tối thiểu hóa và tối đa hóa toán học cơ bản.
Ngoài ra, hộp có thể được biểu thị bằng hai tọa độ, (x, y) của góc trên cùng bên trái và (x, y) của góc dưới cùng bên phải. Thông tin này chứng tỏ tầm quan trọng trong các ứng dụng thực tế khác nhau, phục vụ các chuyên gia từ những người giám sát đến ngành công nghiệp xe hơi tự lái.
Tuyên bố vấn đề và giải pháp
Vấn đề chính mà chúng ta gặp phải trong phát hiện hình ảnh và đối tượng là làm thế nào để xác định chính xác vị trí của một đối tượng trong hình ảnh. Giải pháp là sử dụng một hộp giới hạn, hộp này có thể được tính toán bằng một cơ chế đơn giản bao gồm nhiều thư viện python khác nhau.
Python là một lựa chọn tuyệt vời cho nhiệm vụ này vì nó có các thư viện và công cụ phong phú giúp đơn giản hóa quy trình, làm cho quy trình trở nên hiệu quả và đơn giản. Hai thư viện chính thường được sử dụng – OpenCV và Matplotlib.
Cách tiếp cận OpenCV và Matplotlib
OpenCV là viết tắt của thư viện Thị giác máy tính mã nguồn mở và bao gồm hàng trăm thuật toán thị giác máy tính. Mặt khác, Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị cho ngôn ngữ lập trình Python và phần mở rộng toán học số NumPy của nó. Nó cung cấp cả một cách rất nhanh để trực quan hóa dữ liệu từ Python và các số liệu chất lượng xuất bản ở nhiều định dạng.
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()
Hình ảnh được tải bằng phương thức imread từ cv2, sau đó hộp giới hạn được vẽ bằng cách sử dụng hàm cv2.rectangle nhận hình ảnh và hai tọa độ được biểu thị bằng 'hộp'. Hai thông số cuối cùng lần lượt là màu sắc và độ dày. Mã này sẽ hiển thị các đối tượng trong hình ảnh của bạn hoàn toàn bị ràng buộc bởi một hộp.
Sử dụng các hộp giới hạn
Tóm lại, các hộp giới hạn đóng một vai trò quan trọng trong các tác vụ thị giác máy tính, bao gồm phát hiện đối tượng, thị giác máy tính và xử lý hình ảnh. Họ cung cấp một giải pháp hiệu quả và hiệu quả để định vị các đối tượng và thông tin siêu dữ liệu trong hình ảnh. Học cách triển khai chính xác các hộp giới hạn trong Python có thể mang lại lợi ích to lớn cho bất kỳ ai tham gia phát triển phần mềm, học máy hoặc AI trong sự nghiệp. Nó không chỉ hữu ích trong an ninh và giám sát mà còn hỗ trợ rất nhiều trong các ứng dụng như phát hiện và nhận dạng khuôn mặt, phát hiện người đi bộ và hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS) trong ô tô tự lái.
