Exemple de vision par ordinateur en Python : détection d'objets

Avec le développement de l'intelligence artificielle, la technologie de vision par ordinateur est devenue l'un des centres d'attention des gens. En tant que langage de programmation efficace et facile à apprendre, Python a été largement reconnu et promu dans le domaine de la vision par ordinateur. Cet article se concentrera sur un exemple de vision par ordinateur en Python : la détection d'objets.

Qu'est-ce que la détection de cible ?

La détection d'objets est une technologie clé dans le domaine de la vision par ordinateur. Son objectif est d'identifier l'emplacement et la taille d'un objet spécifique dans une image ou une vidéo. Par rapport à la classification d'images, la détection de cible doit non seulement identifier l'objet dans l'image, mais également comprendre la position, la taille et l'angle de l'objet dans l'image.

Technologie de détection d'objets en Python

Il existe de nombreuses excellentes bibliothèques de vision par ordinateur en Python, telles que OpenCV, TensorFlow, Keras, etc. Ces bibliothèques offrent une richesse de fonctions et de fonctionnalités , ce qui nous permet de mettre en œuvre facilement une technologie de détection de cibles.

Les étapes de base pour implémenter la technologie de détection d'objets en Python sont les suivantes :

1. Préparation des données : Collectez et étiquetez l'ensemble de données.
2. Extraction de caractéristiques : convertissez l'ensemble de données en vecteurs de caractéristiques.
3. Modèle d'entraînement : utilisez des vecteurs de caractéristiques pour entraîner le modèle de détection de cible.
4. Testez le modèle : utilisez l'ensemble de données de test pour tester les performances du modèle.

Bibliothèque de détection d'objets en Python

1. OpenCV

OpenCV est une vision informatique multiplateforme bibliothèque, l’une des bibliothèques les plus utilisées en Python. OpenCV fournit des algorithmes de détection de cibles basés sur des détecteurs en cascade Haar et des réseaux neuronaux convolutifs.

2. TensorFlow

TensorFlow est une puissante bibliothèque d'intelligence artificielle qui peut également être utilisée pour la recherche dans le domaine de la détection de cibles. TensorFlow propose de nombreux excellents modèles, tels que Faster R-CNN, SSD, YOLO, etc.

3. Keras

Keras est une bibliothèque d'apprentissage en profondeur hautement modulaire, facile à utiliser et extensible. Keras fournit de nombreux modèles de détection de cibles basés sur l'apprentissage profond, tels que Faster R-CNN, SSD, YOLO, etc.

Exemple de détection de cible en Python

Jetons un coup d'œil à un exemple de détection de cible via OpenCV en Python.

Nous devons d'abord installer la bibliothèque OpenCV, qui peut être installée dans le terminal avec la commande suivante :

pip install opencv-python

Ensuite, nous devons télécharger l'ensemble de données d'image.

Il est très important de choisir un ensemble de données approprié. Ici, nous utilisons l'ensemble de données Pascal VOC. L'adresse de téléchargement est : http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC. /voc2012/VOCtrainval_11 -May-2012.tar

Ensuite, nous pouvons utiliser OpenCV pour charger l'ensemble de données et les étiquettes, et y dessiner l'objet cible :

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 加载标签
with open("image.txt", "r") as file:
    lines = file.readlines()

# 绘制目标物体
for line in lines:
    line = line.split()
    x_min, y_min, x_max, y_max = int(line[1]), int(line[2]), int(line[3]), int(line[4])
    cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)

Suivant, nous utilisons OpenCV pour fournir Le détecteur en cascade Haar réalise la détection de cibles :

import cv2

# 加载分类器
cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 目标检测
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)

# 绘制目标框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)

Conclusion

La technologie de vision par ordinateur a des applications de plus en plus étendues dans le domaine de l'intelligence artificielle, et le développement La technologie de détection de cibles a un grand impact sur la conduite autonome, la vidéosurveillance et d'autres domaines jouent un rôle important. Python, en tant que langage de programmation facile à utiliser et extensible, est largement utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur. Nous pouvons utiliser des bibliothèques et des modèles en Python pour implémenter des algorithmes de détection de cibles efficaces et précis.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!