Prapemprosesan data untuk pengesanan sasaran dalam penglihatan komputer

Artikel ini merangkumi langkah prapemprosesan yang dilakukan pada data imej semasa menyelesaikan masalah pengesanan objek dalam penglihatan komputer.

Pertama, mari mulakan dengan memilih data yang betul untuk pengesanan objek dalam penglihatan komputer. Apabila memilih imej terbaik untuk pengesanan objek dalam penglihatan komputer, anda perlu memilih imej yang memberikan nilai paling tinggi dalam melatih model yang kukuh dan tepat. Semasa memilih imej yang terbaik, pertimbangkan beberapa faktor berikut:

• Liputan sasaran: Pilih imej yang mempunyai liputan sasaran yang baik, iaitu objek yang menarik diwakili dengan baik dalam perwakilan imej dan keterlihatan. Imej yang objek tersumbat, bertindih atau sebahagiannya terputus mungkin memberikan data latihan yang kurang berharga.
• Variasi sasaran: Pilih imej yang mempunyai variasi dalam rupa objek, pose, skala, keadaan pencahayaan dan latar belakang. Imej yang dipilih harus meliputi pelbagai senario untuk memastikan model digeneralisasikan dengan baik.
• Kualiti Imej: Lebih suka imej yang berkualiti dan jelas. Imej kabur, bising atau beresolusi rendah boleh memberi kesan negatif kepada keupayaan model untuk mengesan objek dengan tepat.
• Ketepatan Anotasi: Semak ketepatan dan kualiti anotasi dalam imej. Imej dengan anotasi kotak sempadan yang tepat dan tepat membantu dalam hasil latihan yang lebih baik.
• Imbangan Kategori: Pastikan terdapat keseimbangan imej antara kategori objek yang berbeza. Perwakilan yang hampir sama bagi setiap kategori dalam set data menghalang model daripada memihak atau mengabaikan kategori tertentu semasa latihan.
• Kepelbagaian Imej: Sertakan imej daripada sumber, sudut, sudut pandangan atau tetapan yang berbeza. Kepelbagaian ini membantu model membuat generalisasi dengan baik pada data baharu dan tidak kelihatan.
• Adegan Mencabar: Sertakan imej yang mengandungi objek dengan oklusi, latar belakang bersepah atau objek pada jarak yang berbeza. Imej ini membantu model belajar menangani kerumitan dunia sebenar.
• Data perwakilan: Pastikan imej yang dipilih mewakili pengedaran sasaran yang mungkin dihadapi oleh model di dunia nyata. Bias atau jurang dalam set data boleh menyebabkan prestasi berat sebelah atau terhad bagi model terlatih.
• Elakkan lebihan: Alih keluar imej yang sangat serupa atau pendua daripada set data untuk mengelak daripada memperkenalkan berat sebelah khusus contoh atau perwakilan yang berlebihan.
• Kawalan Kualiti: Lakukan semakan kualiti pada set data untuk memastikan imej yang dipilih memenuhi piawaian yang diperlukan dan tiada anomali, ralat atau artifak.

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa proses pemilihan mungkin melibatkan keputusan subjektif, bergantung pada keperluan khusus tugas pengesanan objek anda dan set data yang tersedia. Mengambil kira faktor ini akan membantu anda menyusun set data yang pelbagai, seimbang dan mewakili untuk model pengesanan objek latihan.

Sekarang, mari kita terokai cara memilih data pengesanan sasaran menggunakan Python! Di bawah ialah contoh skrip Python yang menunjukkan cara memilih imej terbaik daripada set data berdasarkan beberapa kriteria (seperti kualiti imej, liputan sasaran, dll.) untuk menyelesaikan masalah pengesanan dalam penglihatan komputer. Contoh ini menganggap bahawa anda sudah mempunyai set data dengan anotasi imej dan ingin mengenal pasti imej terbaik berdasarkan kriteria tertentu (seperti kualiti imej, liputan sasaran, dll.)

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)

Dalam contoh ini, anda perlu untuk melaksanakan fungsi count_image_quality() dan count_object_coverage() mengikut keperluan khusus anda. Fungsi ini harus mengambil imej sebagai input dan pulangan kualiti dan skor liputan masing-masing.

Anda perlu menyesuaikan pembolehubah dataset_dir mengikut direktori tempat dataset anda berada. Skrip akan melingkari imej dalam set data, mengira skor kualiti dan liputan untuk setiap imej dan menentukan imej terbaik berdasarkan kriteria yang anda pilih. Dalam contoh ini, kami mentakrifkan imej dengan skor kualiti lebih besar daripada 0.8 dan skor liputan lebih daripada 0.5 sebagai imej terbaik. Anda boleh mengubah suai ambang ini berdasarkan keperluan khusus anda. Ingatlah untuk menyesuaikan skrip kepada masalah pengesanan anda, format anotasi dan kriteria untuk memilih imej terbaik

Skrip Python ini menunjukkan cara menggunakan penglihatan komputer untuk mempraproses data imej untuk menyelesaikan soalan pengesanan objek. Katakan anda mempunyai set data imej yang serupa dengan Pascal VOC atau COCO dan Direktori anotasi kotak sempadan yang sepadan untuk menyimpan data praproses. Skrip melingkari imej dalam set data dan membaca fail anotasi yang sepadan. Ia menganggap bahawa fail anotasi mengandungi koordinat kotak sempadan (ID kategori, x, y, lebar dan tinggi) setiap objek.

Anda boleh melakukan sebarang langkah prapemprosesan data yang diperlukan di dalam gelung. Dalam contoh ini, kami menormalkan koordinat kotak sempadan kepada nilai antara 0 dan 1. Anda juga boleh melakukan langkah pra-pemprosesan lain, seperti mengubah saiz imej kepada saiz yang dikehendaki atau menggunakan teknik penambahan data. Imej dan anotasi yang telah diproses akan disimpan dalam direktori output dengan nama fail yang sama seperti fail asal. Sila sesuaikan skrip dengan format set data khusus anda, gaya anotasi dan keperluan prapemprosesan.

Atas ialah kandungan terperinci Prapemprosesan data untuk pengesanan sasaran dalam penglihatan komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!