컴퓨터 비전의 표적 탐지를 위한 데이터 전처리

이 문서에서는 컴퓨터 비전의 객체 감지 문제를 해결할 때 이미지 데이터에 수행되는 전처리 단계를 다룹니다.

먼저 컴퓨터 비전에서 객체 감지에 적합한 데이터를 선택하는 것부터 시작해 보겠습니다. 컴퓨터 비전의 객체 감지에 가장 적합한 이미지를 선택할 때는 강력하고 정확한 모델을 훈련하는 데 가장 큰 가치를 제공하는 이미지를 선택해야 합니다. 최상의 이미지를 선택할 때 다음 요소 중 일부를 고려하십시오.

• 물체 범위: 물체 범위가 좋은 이미지를 선택하십시오. 즉, 관심 있는 물체가 이미지에 잘 표현되고 표시됩니다. 객체가 가려지거나, 겹치거나, 부분적으로 잘린 이미지는 덜 가치 있는 교육 데이터를 제공할 수 있습니다.
• 객체 변형: 객체 모양, 포즈, 크기, 조명 조건 및 배경에 변형이 있는 이미지를 선택하세요. 선택한 이미지는 모델이 잘 일반화되도록 다양한 시나리오를 다루어야 합니다.
• 이미지 품질: 좋은 품질과 선명한 이미지를 선호하세요. 흐릿하거나 노이즈가 많거나 해상도가 낮은 이미지는 모델이 물체를 정확하게 감지하는 능력에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
• 주석 정확도: 이미지 주석의 정확성과 품질을 확인하세요. 정밀하고 정확한 경계 상자 주석이 포함된 이미지는 더 나은 훈련 결과를 제공하는 데 도움이 됩니다.
• 카테고리 균형: 서로 다른 개체 카테고리 간의 이미지 균형이 보장됩니다. 데이터 세트의 각 범주가 대략적으로 동일하게 표현되므로 모델이 훈련 중에 특정 범주를 선호하거나 무시하는 것을 방지할 수 있습니다.
• 이미지 다양성: 다양한 소스, 각도, 관점 또는 설정의 이미지를 포함합니다. 이러한 다양성은 모델이 새로운 데이터와 보이지 않는 데이터에 대해 잘 일반화되는 데 도움이 됩니다.
• 도전적인 장면: 가려진 개체, 어수선한 배경 또는 서로 다른 거리에 있는 개체가 포함된 이미지가 포함됩니다. 이러한 이미지는 모델이 실제 복잡성을 처리하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.
• 대표 데이터: 선택한 이미지가 모델이 현실 세계에서 접할 가능성이 있는 목표 분포를 나타내는지 확인하세요. 데이터 세트의 편향이나 격차로 인해 훈련된 모델의 성능이 편향되거나 제한될 수 있습니다.
• 중복성 방지: 인스턴스별 편견이나 과잉 표현을 방지하려면 데이터세트에서 매우 유사하거나 중복된 이미지를 제거하세요.
• 품질 관리: 데이터 세트에 대한 품질 검사를 수행하여 선택한 이미지가 필수 표준을 충족하고 이상, 오류 또는 아티팩트가 없는지 확인합니다.

객체 감지 작업의 특정 요구 사항과 사용 가능한 데이터 세트에 따라 선택 프로세스에 주관적인 결정이 포함될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이러한 요소를 고려하면 객체 감지 모델 교육을 위한 다양하고 균형 잡힌 대표적인 데이터 세트를 선별하는 데 도움이 됩니다.

이제 Python을 사용하여 타겟 탐지 데이터를 선택하는 방법을 살펴보겠습니다! 다음은 컴퓨터 비전의 감지 문제를 해결하기 위해 일부 기준(예: 이미지 품질, 대상 범위 등)을 기반으로 데이터세트에서 최상의 이미지를 선택하는 방법을 보여주는 Python 스크립트의 예입니다. 이 예에서는 이미지 주석이 포함된 데이터 세트가 이미 있고 특정 기준(예: 이미지 품질, 대상 범위 등)을 기반으로 최상의 이미지를 식별하려고 한다고 가정합니다.

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)

이 예에서는 계산_이미지_품질()을 구현해야 합니다. 및calculate_object_coverage() 함수. 이러한 함수는 이미지를 입력으로 가져와 각각 품질 및 적용 범위 점수를 반환해야 합니다.

데이터세트가 있는 디렉터리에 따라 데이터세트_dir 변수를 맞춤설정해야 합니다. 스크립트는 데이터 세트의 이미지를 반복하고, 각 이미지의 품질 및 적용 범위 점수를 계산하고, 선택한 기준에 따라 최상의 이미지를 결정합니다. 이 예에서는 품질 점수가 0.8보다 크고 적용 범위 점수가 0.5보다 큰 이미지를 최상의 이미지로 정의합니다. 특정 요구 사항에 따라 이러한 임계값을 수정할 수 있습니다. 감지 문제, 주석 형식 및 최상의 이미지 선택 기준에 따라 스크립트를 조정해야 합니다.

이 Python 스크립트는 컴퓨터 비전을 사용하여 이미지 데이터를 전처리하여 객체 감지 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. Pascal VOC 또는 COCO와 유사한 이미지 데이터세트와 해당 경계 상자 주석이 있다고 가정합니다.

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”)

이 스크립트에서는 데이터세트가 저장되고 저장하려는 디렉터리를 가리키도록 데이터세트_dir 및 출력_디렉터 변수를 사용자 정의해야 합니다. 전처리된 데이터 각각의 목차입니다. 스크립트는 데이터 세트의 이미지를 반복하고 해당 주석 파일을 읽습니다. 주석 파일에는 각 개체의 경계 상자 좌표(범주 ID, x, y, 너비 및 높이)가 포함되어 있다고 가정합니다.

루프 내에서 필요한 데이터 전처리 단계를 수행할 수 있습니다. 이 예에서는 경계 상자 좌표를 0과 1 사이의 값으로 정규화합니다. 이미지를 원하는 크기로 조정하거나 데이터 증대 기술을 적용하는 등 다른 전처리 단계를 수행할 수도 있습니다. 전처리된 이미지와 주석은 원본 파일과 동일한 파일 이름으로 출력 디렉터리에 저장됩니다. 특정 데이터 세트 형식, 주석 스타일 및 전처리 요구 사항에 맞게 스크립트를 조정하세요.

위 내용은 컴퓨터 비전의 표적 탐지를 위한 데이터 전처리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!