Création d'une application de détection d'objets en temps réel avec YOLO

La détection d'objets est devenue l'une des applications les plus passionnantes de l'intelligence artificielle, permettant aux machines de comprendre et d'interpréter des données visuelles. Dans ce didacticiel, nous allons parcourir les étapes pour créer une application de détection d'objets en temps réel à l'aide de l'algorithme YOLO (You Only Look Once). Ce modèle puissant permet une détection rapide et précise des objets dans les images et les vidéos, ce qui le rend adapté à diverses applications, de la surveillance aux véhicules autonomes.

Table des matières

1. Qu'est-ce que la détection d'objets ?
2. Comprendre YOLO
3. Configuration de votre environnement
4. Installation des dépendances
5. Création de l'application de détection d'objets
6. Cas d'utilisation potentiels
7. Conclusion

Qu'est-ce que la détection d'objets ?

La détection d'objets est une tâche de vision par ordinateur qui consiste à identifier et à localiser des objets dans une image ou un flux vidéo. Contrairement à la classification d'images, qui détermine uniquement quels objets sont présents, la détection d'objets fournit des cadres de délimitation autour des objets détectés, ainsi que leurs étiquettes de classe.

Comprendre YOLO

YOLO, qui signifie « You Only Look Once », est un algorithme de détection d'objets en temps réel de pointe. Le principal avantage de YOLO est sa rapidité ; il traite les images en temps réel tout en conservant une grande précision. YOLO divise l'image d'entrée en une grille et prédit les cadres de délimitation et les probabilités pour chaque cellule de la grille, lui permettant de détecter plusieurs objets en un seul passage.

Configuration de votre environnement

Avant de plonger dans le code, assurez-vous que les éléments suivants sont installés :

• Python 3.x : Télécharger depuis python.org.
• OpenCV : Une bibliothèque pour les tâches de vision par ordinateur.
• NumPy : Une bibliothèque pour les calculs numériques.
• TensorFlow ou PyTorch : selon votre préférence pour l'exécution du modèle YOLO.

Création d'un environnement virtuel (facultatif)

La création d'un environnement virtuel peut aider à gérer efficacement les dépendances :

python -m venv yolovenv
source yolovenv/bin/activate  # On Windows use yolovenv\Scripts\activate

Installation des dépendances

Installez les bibliothèques requises à l'aide de pip :

pip install opencv-python numpy

Pour YOLO, vous devrez peut-être télécharger les poids pré-entraînés et les fichiers de configuration. Vous pouvez trouver les poids et la configuration YOLOv3 sur le site officiel de YOLO.

Création de l'application de détection d'objets

Maintenant, créons un script Python qui utilisera YOLO pour la détection d'objets en temps réel.

Étape 1 : Charger YOLO

Créez un nouveau fichier Python nommé object_detection.py et commencez par importer les bibliothèques nécessaires et charger le modèle YOLO :

python -m venv yolovenv
source yolovenv/bin/activate  # On Windows use yolovenv\Scripts\activate

Étape 2 : traiter le flux vidéo

Ensuite, nous allons capturer la vidéo de la webcam et traiter chaque image pour détecter les objets :

pip install opencv-python numpy

Étape 3 : Exécuter l'application

Pour exécuter l'application, exécutez le script :

import cv2
import numpy as np

# Load YOLO
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]

Vous devriez voir une fenêtre affichant le flux de la webcam avec les objets détectés mis en évidence en temps réel.

Cas d'utilisation potentiels

La détection d'objets en temps réel a un large éventail d'applications, notamment :

• Systèmes de surveillance : Détection automatique des intrus ou des activités inhabituelles dans les images de sécurité.
• Véhicules autonomes : identification des piétons, des panneaux de signalisation et d'autres véhicules pour la navigation.
• Retail Analytics : analyse du comportement des clients et des modèles de trafic dans les magasins.
• Réalité augmentée : Améliorer l'expérience utilisateur en détectant et en interagissant avec des objets du monde réel.

Conclusion

Félicitations ! Vous avez réussi à créer une application de détection d'objets en temps réel à l'aide de YOLO. Cet algorithme puissant ouvre de nombreuses possibilités d’applications dans divers domaines. Au fur et à mesure de votre exploration, envisagez de vous plonger dans des sujets plus avancés, tels que le réglage fin de YOLO pour des tâches de détection d'objets spécifiques ou l'intégration de cette application à d'autres systèmes.

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