Apakah teknik pengesanan objek dalam Python?

Dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan buatan, teknologi pengesanan objek menjadi semakin penting dalam bidang penglihatan komputer. Antaranya, aplikasi bahasa Python semakin meluas. Artikel ini akan memperkenalkan teknologi pengesanan objek dalam Python.

1. Apakah itu teknologi pengesanan objek?

Teknologi pengesanan objek, seperti namanya, ialah teknologi yang secara automatik mengenal pasti objek tertentu dalam imej atau video. Teknik ini biasanya terdiri daripada dua peringkat: pertama, penyetempatan objek. Iaitu untuk mencari lokasi objek dalam imej. Yang kedua ialah pengecaman objek. Iaitu, tentukan jenis objek. Kedua-dua peringkat ini telah banyak menggunakan banyak algoritma dalam Python

2. Algoritma pengesanan objek dalam Python

1 algoritma YOLO

Anda Hanya Melihat Sekali, dirujuk sebagai YOLO. Ini adalah algoritma pengesanan objek yang pantas dan tepat. Ia dicirikan dengan memproses keseluruhan imej sekaligus, dan bukannya membahagikannya kepada beberapa kawasan. Oleh itu, ia pantas dan boleh digunakan dalam aplikasi masa nyata. Dan ia mempunyai kebolehsuaian yang baik terhadap faktor yang mempengaruhi hasil pengesanan, seperti pencahayaan dan perubahan saiz.

2. Algoritma RCNN

mempunyai ketepatan pengecaman yang kukuh. Walau bagaimanapun, ia perlahan kerana ia mengekstrak sejumlah besar kawasan minat (ROI) dalam imej.

3. Algoritma R-CNN Pantas

Berbanding dengan RCNN, Fast R-CNN boleh memproses keseluruhan imej sekaligus apabila memproses imej, yang boleh meningkatkan kelajuan. Selain itu, Fast R-CNN menggunakan lapisan penggabungan RoI untuk mengekstrak terus kawasan yang diminati dalam keseluruhan imej, jadi kawasan yang diekstrak adalah lebih tepat dan masa latihan lebih singkat.

4. Algoritma R-CNN yang lebih pantas

Berdasarkan Fast R-CNN, Faster R-CNN memperkenalkan Rangkaian Cadangan Wilayah (RPN). Ia boleh menjana ROI secara automatik daripada imej mentah dan bukannya menggunakan carian heuristik untuk mengesan kawasan calon. Ini boleh meningkatkan kelajuan algoritma.

3. Pustaka pengesanan objek dalam Python

Selain algoritma di atas, terdapat banyak perpustakaan untuk pengesanan objek dalam Python.

1. OpenCV

OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer yang popular yang boleh digunakan dalam Python. Ia boleh melakukan banyak tugas pemprosesan imej, termasuk pengesanan objek. Kaedah asas yang digunakannya ialah pengesan Haar Cascade. Pengesan ini berdasarkan asas Haar dan algoritma AdaBoost dan boleh mengenal pasti banyak objek dalam imej.

2. Tensorflow Object Detection API

TensorFlow Object Detection API ialah perpustakaan yang dibangunkan oleh Google untuk TensorFlow, yang boleh digunakan untuk pengesanan objek. Ia berdasarkan algoritma pembelajaran mendalam dan menggunakan model pra-terlatih. Pustaka ini sudah pun menyokong banyak algoritma pengesanan objek yang biasa digunakan, seperti SSD, Faster-RCNN dan Mask R-CNN. Pada masa yang sama, ia juga menyediakan alat visualisasi untuk menggambarkan data latihan dan hasil ramalan model, yang mudah digunakan.

3. Keras

Keras ialah perpustakaan API peringkat tinggi untuk pembelajaran mendalam. Ia boleh digunakan dalam Python dan menyokong pelbagai rangka kerja pembelajaran mendalam. Keras mengandungi banyak model pembelajaran mendalam klasik, seperti model SSD dan model YOLO yang biasa digunakan dalam pengesanan objek.

4. Ringkasan

Terdapat banyak jenis algoritma dan pustaka pengesanan objek dalam Python. Kita boleh memilih yang paling sesuai dengan kita antara algoritma dan perpustakaan ini berdasarkan keperluan sebenar. Selain itu, Python juga merupakan bahasa pengaturcaraan yang sangat popular sesuai untuk pembangun semua peringkat, jadi ia juga sangat mudah untuk menggunakan Python untuk pengesanan objek.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah teknik pengesanan objek dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!