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Python でのオブジェクト検出の初心者ガイド

WBOY

リリース： 2024-09-07 14:01:39

オリジナル

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A Beginner’s Guide to Object Detection in Python

物体検出は、コンピュータービジョンの最も興味深い分野の 1 つであり、機械が画像やビデオ内の物体を認識して位置を特定できるようになります。このガイドでは、Python を使用したオブジェクト検出について紹介し、一般的なライブラリを使用して基本的な検出パイプラインを実装するのに役立ちます。初心者でも、既存のスキルをさらに強化したい場合でも、このチュートリアルは開始するための重要な洞察を提供します。

物体検出とは何ですか? ?

物体検出には 2 つの主要なタスクが含まれます:

画像分類: 画像内にどのオブジェクトが存在するかを決定します。
オブジェクトの位置特定: 境界ボックスを使用してオブジェクトの位置を検索します。

これにより、モデルがクラスラベルを予測するだけの単純な画像分類よりも複雑になります。物体検出には、画像内の物体のクラスと位置の両方を予測する必要があります。

人気の物体検出アルゴリズム ?

1. YOLO (一度だけ見てください)

スピードで知られる YOLO は、境界ボックスとクラス確率を同時に予測するリアルタイムの物体検出システムです。

2. SSD (シングルショットマルチボックス検出器)

SSD はシングルパスでオブジェクトを検出し、特徴マップを使用してさまざまなスケールでオブジェクトを検出することに優れています。

3. R-CNN の高速化

最初に地域の提案を生成し、次にそれらを分類する 2 段階のモデル。 YOLO や SSD よりも正確ですが、速度は遅くなります。

Python 環境をセットアップする ?️

Python でオブジェクト検出を開始するには、いくつかのライブラリが必要です。

ステップ 1: Python をインストールする

python.org にアクセスし、Python の最新バージョン (3.8 以降) をダウンロードします。

ステップ 2: 必要なライブラリをインストールする

画像処理には OpenCV を使用し、オブジェクト検出には TensorFlow を使用します。

pip install opencv-python tensorflow

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オプションで、Matplotlib をインストールして、検出結果を視覚化します。

pip install matplotlib

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物体検出用の事前トレーニング済みモデル ?

最初からトレーニングする代わりに、TensorFlow のオブジェクト検出 API または PyTorch の事前トレーニングされたモデルを使用します。事前トレーニングされたモデルは、COCO (Common Objects in Context) などのデータセットを活用することでリソースを節約します。

このチュートリアルでは、高速で正確な事前トレーニング済みモデルである TensorFlow の ssd_mobilenet_v2 を使用します。

TensorFlow と OpenCV によるオブジェクト検出 ?‍?

シンプルなオブジェクト検出パイプラインを実装する方法は次のとおりです。

ステップ 1: 事前トレーニングされたモデルをロードする

import tensorflow as tf

# Load the pre-trained model
model = tf.saved_model.load("ssd_mobilenet_v2_fpnlite_320x320/saved_model")

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モデルは TensorFlow のモデルズーからダウンロードできます。

ステップ 2: 画像をロードして処理する

import cv2
import numpy as np

# Load an image using OpenCV
image_path = 'image.jpg'
image = cv2.imread(image_path)

# Convert the image to a tensor
input_tensor = tf.convert_to_tensor(image)
input_tensor = input_tensor[tf.newaxis, ...]

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ステップ 3: オブジェクト検出を実行する

# Run inference on the image
detections = model(input_tensor)

# Extract relevant information like bounding boxes, classes, and scores
num_detections = int(detections.pop('num_detections'))
detections = {key: value[0, :num_detections].numpy() for key, value in detections.items()}
boxes = detections['detection_boxes']
scores = detections['detection_scores']
classes = detections['detection_classes'].astype(np.int64)

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ステップ 4: 結果を視覚化する

# Draw bounding boxes on the image
for i in range(num_detections):
    if scores[i] > 0.5:  # Confidence threshold
        box = boxes[i]
        h, w, _ = image.shape
        y_min, x_min, y_max, x_max = box

        start_point = (int(x_min * w), int(y_min * h))
        end_point = (int(x_max * w), int(y_max * h))

        # Draw rectangle
        cv2.rectangle(image, start_point, end_point, (0, 255, 0), 2)

# Display the image
cv2.imshow("Detections", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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このコードは画像をロードし、オブジェクトを検出し、境界ボックスでそれらを視覚化します。信頼性のしきい値は 50% に設定され、信頼性の低い検出が除外されます。

高度なトピック ?

物体検出スキルを次のレベルに引き上げる準備はできましたか?

カスタムオブジェクト検出: TensorFlow または PyTorch を使用して、独自のデータセットでカスタムモデルをトレーニングします。
リアルタイム検出: セキュリティや自動運転などのアプリケーションのライブビデオストリームに物体検出を適用します。
エッジデバイスの導入: モバイルおよび IoT デバイスのオブジェクト検出モデルを最適化します。

結論？

Python のオブジェクト検出は、ヘルスケア、セキュリティ、自動運転などの業界に可能性の世界を開きます。 TensorFlow や OpenCV などのツールを使用すると、YOLO や SSD などの事前トレーニングされたモデルを使用して検出パイプラインを迅速に実装できます。基本を理解したら、リアルタイム検出やカスタムモデルのトレーニングなど、より高度なトピックを検討できます。

次に物体検出をどこに適用しますか?以下のコメント欄で話し合いましょう!