Prétraitement des données pour la détection de cibles en vision par ordinateur

Cet article couvre les étapes de prétraitement effectuées sur les données d'image lors de la résolution de problèmes de détection d'objets en vision par ordinateur.

Tout d’abord, commençons par choisir les bonnes données pour la détection d’objets en vision par ordinateur. Lorsque vous choisissez les meilleures images pour la détection d'objets en vision par ordinateur, vous devez choisir celles qui offrent le plus de valeur pour la formation d'un modèle solide et précis. Lors du choix de la meilleure image, tenez compte de certains des facteurs suivants :

• Couverture de l'objet : choisissez les images qui ont une bonne couverture d'objet, c'est-à-dire que l'objet d'intérêt est bien représenté et visible dans l'image. Les images dans lesquelles les objets sont masqués, se chevauchent ou sont partiellement coupés peuvent fournir des données d'entraînement moins précieuses.
• Variation de l'objet : sélectionnez des images présentant des variations dans l'apparence de l'objet, la pose, l'échelle, les conditions d'éclairage et l'arrière-plan. Les images sélectionnées doivent couvrir une variété de scénarios pour garantir que le modèle se généralise bien.
• Qualité d’image : Préférez des images de bonne qualité et claires. Des images floues, bruyantes ou à faible résolution peuvent avoir un impact négatif sur la capacité d'un modèle à détecter avec précision les objets.
• Précision des annotations : vérifiez l'exactitude et la qualité des annotations dans les images. Les images avec des annotations précises et exactes du cadre de délimitation contribuent à de meilleurs résultats d’entraînement.
• Équilibre des catégories : garantit qu'il existe un équilibre des images entre les différentes catégories d'objets. Une représentation à peu près égale de chaque catégorie dans l'ensemble de données empêche le modèle de favoriser ou d'ignorer certaines catégories lors de la formation.
• Diversité des images : incluez des images provenant de différentes sources, angles, points de vue ou paramètres. Cette diversité aide le modèle à bien généraliser sur des données nouvelles et invisibles.
• Scènes difficiles : comprend des images contenant des objets avec des occlusions, des arrière-plans encombrés ou des objets à différentes distances. Ces images aident le modèle à apprendre à gérer les complexités du monde réel.
• Données représentatives : assurez-vous que les images sélectionnées représentent la distribution cible que le modèle est susceptible de rencontrer dans le monde réel. Les biais ou les lacunes dans l'ensemble de données peuvent entraîner des performances biaisées ou limitées du modèle entraîné.
• Évitez la redondance : supprimez les images très similaires ou en double de l'ensemble de données pour éviter d'introduire un biais ou une surreprésentation d'instances spécifiques.
• Contrôle qualité : effectuez des contrôles de qualité sur l'ensemble de données pour garantir que les images sélectionnées répondent aux normes requises et ne présentent aucune anomalie, erreur ou artefact.

Il est important de noter que le processus de sélection peut impliquer des décisions subjectives, en fonction des exigences spécifiques de votre tâche de détection d'objets et de l'ensemble de données disponibles. La prise en compte de ces facteurs vous aidera à créer des ensembles de données diversifiés, équilibrés et représentatifs pour la formation des modèles de détection d'objets.

Maintenant, explorons comment sélectionner les données de détection de cible à l'aide de Python ! Vous trouverez ci-dessous un exemple de script Python qui montre comment sélectionner les meilleures images d'un ensemble de données en fonction de certains critères (tels que la qualité de l'image, la couverture cible, etc.) pour résoudre les problèmes de détection en vision par ordinateur. Cet exemple suppose que vous disposez déjà d'un ensemble de données avec des annotations d'images et que vous souhaitez identifier les meilleures images en fonction de critères spécifiques (tels que la qualité de l'image, la couverture cible, etc.)

import cv2import osimport numpy as np# Function to calculate image quality score (example implementation)def calculate_image_quality(image):# Add your image quality calculation logic here# This could involve techniques such as blur detection, sharpness measurement, etc.# Return a quality score or metric for the given imagereturn 0.0# Function to calculate object coverage score (example implementation)def calculate_object_coverage(image, bounding_boxes):# Add your object coverage calculation logic here# This could involve measuring the percentage of image area covered by objects# Return a coverage score or metric for the given imagereturn 0.0# Directory containing the datasetdataset_dir = “path/to/your/dataset”# Iterate over the images in the datasetfor image_name in os.listdir(dataset_dir):image_path = os.path.join(dataset_dir, image_name)image = cv2.imread(image_path)# Example: Calculate image quality scorequality_score = calculate_image_quality(image)# Example: Calculate object coverage scorebounding_boxes = [] # Retrieve bounding boxes for the image (you need to implement this)coverage_score = calculate_object_coverage(image, bounding_boxes)# Decide on the selection criteria and thresholds# You can modify this based on your specific problem and criteriaif quality_score > 0.8 and coverage_score > 0.5:# This image meets the desired criteria, so you can perform further processing or save it as needed# For example, you can copy the image to another directory for further processing or analysisselected_image_path = os.path.join(“path/to/selected/images”, image_name)cv2.imwrite(selected_image_path, image)

Dans cet exemple, vous devez implémenter la fonction calculate_image_quality() et les fonctions calculate_object_coverage(). Ces fonctions doivent prendre une image en entrée et renvoyer respectivement les scores de qualité et de couverture.

Vous devez personnaliser la variable dataset_dir en fonction du répertoire où se trouve votre ensemble de données. Le script parcourra les images de l'ensemble de données, calculera les scores de qualité et de couverture pour chaque image et déterminera la meilleure image en fonction des critères que vous choisissez. Dans cet exemple, nous définissons l'image avec un score de qualité supérieur à 0,8 et un score de couverture supérieur à 0,5 comme la meilleure image. Vous pouvez modifier ces seuils en fonction de vos besoins spécifiques. N'oubliez pas d'adapter le script en fonction de votre problème de détection, du format d'annotation et des critères de sélection de la meilleure image

Ce script Python montre comment utiliser la vision par ordinateur pour prétraiter les données d'image afin de résoudre un problème de détection d'objet. Supposons que vous ayez un ensemble de données d'image similaire à Pascal VOC ou COCO et les annotations de boîte englobante correspondantes

import cv2import numpy as npimport os# Directory pathsdataset_dir = “path/to/your/dataset”output_dir = “path/to/preprocessed/data”# Create the output directory if it doesn’t existif not os.path.exists(output_dir):os.makedirs(output_dir)# Iterate over the images in the datasetfor image_name in os.listdir(dataset_dir):image_path = os.path.join(dataset_dir, image_name)annotation_path = os.path.join(dataset_dir, image_name.replace(“.jpg”, “.txt”))# Read the imageimage = cv2.imread(image_path)# Read the annotation file (assuming it contains bounding box coordinates)with open(annotation_path, “r”) as file:lines = file.readlines()bounding_boxes = []for line in lines:# Parse the bounding box coordinatesclass_id, x, y, width, height = map(float, line.split())# Example: Perform any necessary data preprocessing steps# Here, we can normalize the bounding box coordinates to values between 0 and 1normalized_x = x / image.shape[1]normalized_y = y / image.shape[0]normalized_width = width / image.shape[1]normalized_height = height / image.shape[0]# Store the normalized bounding box coordinatesbounding_boxes.append([class_id, normalized_x, normalized_y, normalized_width, normalized_height])# Example: Perform any additional preprocessing steps on the image# For instance, you can resize the image to a desired size or apply data augmentation techniques# Save the preprocessed imagepreprocessed_image_path = os.path.join(output_dir, image_name)cv2.imwrite(preprocessed_image_path, image)# Save the preprocessed annotation (in the same format as the original annotation file)preprocessed_annotation_path = os.path.join(output_dir, image_name.replace(“.jpg”, “.txt”))with open(preprocessed_annotation_path, “w”) as file:for bbox in bounding_boxes:class_id, x, y, width, height = bboxfile.write(f”{class_id} {x} {y} {width} {height}\n”)

Dans ce script, vous devez personnaliser les variables dataset_dir et output_dir, pointant respectivement vers le répertoire où l'ensemble de données est stocké et où vous souhaitez enregistrer les données prétraitées Table des matières. Le script parcourt les images de l'ensemble de données et lit les fichiers d'annotation correspondants. Il suppose que le fichier d'annotation contient les coordonnées du cadre de délimitation (ID de catégorie, x, y, largeur et hauteur) de chaque objet.

Vous pouvez effectuer toutes les étapes de prétraitement des données nécessaires à l'intérieur de la boucle. Dans cet exemple, nous normalisons les coordonnées du cadre de délimitation à une valeur comprise entre 0 et 1. Vous pouvez également effectuer d'autres étapes de prétraitement, telles que redimensionner l'image à la taille souhaitée ou appliquer des techniques d'augmentation des données. Les images et annotations prétraitées seront enregistrées dans le répertoire de sortie avec le même nom de fichier que les fichiers d'origine. Veuillez adapter le script à votre format d'ensemble de données, à votre style d'annotation et à vos exigences de prétraitement spécifiques.

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!