Die Objekterkennung hat sich zu einer der aufregendsten Anwendungen der künstlichen Intelligenz entwickelt und ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu verstehen und zu interpretieren. In diesem Tutorial führen wir die Schritte zum Erstellen einer Echtzeit-Objekterkennungsanwendung mithilfe des YOLO-Algorithmus (You Only Look Once) durch. Dieses leistungsstarke Modell ermöglicht eine schnelle und genaue Erkennung von Objekten in Bildern und Videos und eignet sich daher für verschiedene Anwendungen, von der Überwachung bis hin zu autonomen Fahrzeugen.
Die Objekterkennung ist eine Computer-Vision-Aufgabe, bei der Objekte in einem Bild oder Videostream identifiziert und lokalisiert werden. Im Gegensatz zur Bildklassifizierung, die nur bestimmt, welche Objekte vorhanden sind, stellt die Objekterkennung Begrenzungsrahmen um die erkannten Objekte zusammen mit ihren Klassenbezeichnungen bereit.
YOLO, was für „You Only Look Once“ steht, ist ein hochmoderner Echtzeit-Objekterkennungsalgorithmus. Der Hauptvorteil von YOLO ist seine Geschwindigkeit; Es verarbeitet Bilder in Echtzeit und behält dabei eine hohe Genauigkeit bei. YOLO unterteilt das Eingabebild in ein Raster und sagt Begrenzungsrahmen und Wahrscheinlichkeiten für jede Rasterzelle voraus, sodass mehrere Objekte in einem einzigen Durchgang erkannt werden können.
Bevor wir uns mit dem Code befassen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes installiert haben:
Das Erstellen einer virtuellen Umgebung kann dabei helfen, Abhängigkeiten effektiv zu verwalten:
python -m venv yolovenv source yolovenv/bin/activate # On Windows use yolovenv\Scripts\activate
Installieren Sie die erforderlichen Bibliotheken mit pip:
pip install opencv-python numpy
Für YOLO müssen Sie möglicherweise die vorab trainierten Gewichte und Konfigurationsdateien herunterladen. YOLOv3-Gewichte und -Konfiguration finden Sie auf der offiziellen YOLO-Website.
Jetzt erstellen wir ein Python-Skript, das YOLO für die Objekterkennung in Echtzeit verwendet.
Erstellen Sie eine neue Python-Datei mit dem Namen object_detection.py und importieren Sie zunächst die erforderlichen Bibliotheken und laden Sie das YOLO-Modell:
python -m venv yolovenv source yolovenv/bin/activate # On Windows use yolovenv\Scripts\activate
Als nächstes erfassen wir Videos von der Webcam und verarbeiten jedes Bild, um Objekte zu erkennen:
pip install opencv-python numpy
Um die Anwendung auszuführen, führen Sie das Skript aus:
import cv2
import numpy as np
# Load YOLO
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
Sie sollten ein Fenster mit dem Webcam-Feed sehen, in dem erkannte Objekte in Echtzeit hervorgehoben werden.
Die Echtzeit-Objekterkennung hat ein breites Anwendungsspektrum, darunter:
Herzlichen Glückwunsch! Sie haben mit YOLO erfolgreich eine Echtzeit-Objekterkennungsanwendung erstellt. Dieser leistungsstarke Algorithmus eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für Anwendungen in verschiedenen Bereichen. Wenn Sie weiter forschen, sollten Sie in Erwägung ziehen, sich mit fortgeschritteneren Themen zu befassen, wie z. B. der Feinabstimmung von YOLO für bestimmte Objekterkennungsaufgaben oder der Integration dieser Anwendung in andere Systeme.
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Teilen Sie Ihre Gedanken, Fragen oder Erfahrungen gerne in den Kommentaren unten mit. Viel Spaß beim Codieren!
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