Python でのコンピューター ビジョンの例: オブジェクト検出

人工知能の発展に伴い、コンピューター ビジョン テクノロジーが人々の注目の焦点の 1 つになりました。 Python は効率的で習得しやすいプログラミング言語として、コンピュータ ビジョンの分野で広く認識され、推進されています。この記事では、Python でのコンピューター ビジョンの例であるオブジェクト検出に焦点を当てます。

ターゲット検出とは何ですか?

オブジェクト検出は、コンピューター ビジョンの分野における重要なテクノロジであり、その目的は、写真やビデオ内の特定のターゲットの位置とサイズを識別することです。画像分類と比較すると、ターゲット検出では、画像内のオブジェクトを識別するだけでなく、画像内のオブジェクトの位置、サイズ、角度を理解する必要もあります。

Python のオブジェクト検出テクノロジ

Python には、OpenCV、TensorFlow、Keras など、優れたコンピューター ビジョン ライブラリが多数あります。これらのライブラリは、次のことを可能にする豊富な関数と機能を提供します。ターゲット検出テクノロジーを簡単に実装できます。

Python でターゲット検出テクノロジを実装する基本的な手順は次のとおりです。

1. データの準備: データ セットを収集してラベルを付けます。
2. 特徴抽出: データセットを特徴ベクトルに変換します。
3. トレーニング モデル: 特徴ベクトルを使用してターゲット検出モデルをトレーニングします。
4. モデルのテスト: テスト データ セットを使用して、モデルのパフォーマンスをテストします。

Python のオブジェクト検出ライブラリ

1. OpenCV

OpenCV は、クロスプラットフォームのコンピューター ビジョン ライブラリであり、Python で最も広く使用されています。図書館のひとつ。 OpenCV は、Haar カスケード検出器と畳み込みニューラル ネットワークに基づいたターゲット検出アルゴリズムを提供します。

2. TensorFlow

TensorFlow は、ターゲット検出の分野の研究にも使用できる強力な人工知能ライブラリです。 TensorFlow は、Faster R-CNN、SSD、YOLO など、多くの優れたモデルを提供します。

3. Keras

Keras は、高度にモジュール化されており、使いやすく、拡張可能な深層学習ライブラリです。 Keras は、Faster R-CNN、SSD、YOLO など、多くの深層学習ベースのターゲット検出モデルを提供します。

Python でのターゲット検出の例

Python の OpenCV によるターゲット検出の例を見てみましょう。

最初に OpenCV ライブラリをインストールする必要があります。これは次のコマンドを使用してターミナルにインストールできます:

pip install opencv-python

次に、画像データセットをダウンロードする必要があります。

適切なデータ セットを選択することが非常に重要です。ここでは、Pascal VOC データ セットを使用します。ダウンロード アドレスは、http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012 です。 /VOCtrainval_11-May -2012.tar

次に、OpenCV を使用してデータセットとラベルをロードし、その中にターゲット オブジェクトを描画します:

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 加载标签
with open("image.txt", "r") as file:
    lines = file.readlines()

# 绘制目标物体
for line in lines:
    line = line.split()
    x_min, y_min, x_max, y_max = int(line[1]), int(line[2]), int(line[3]), int(line[4])
    cv2.rectangle(image, (x_min, y_min), (x_max, y_max), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)

次に、Haar カスケード検出器を使用します。 OpenCV提供 ターゲット検出の実現:

import cv2

# 加载分类器
cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 目标检测
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)

# 绘制目标框
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow("image", image)
cv2.waitKey(0)

結論

コンピュータビジョン技術は、人工知能の分野でますます広範に応用されており、ターゲット検出技術の開発は、次のような分野で重要な役割を果たしています。自動運転やビデオ監視などの役割を果たします。 Python は、使いやすく拡張可能なプログラミング言語として、コンピューター ビジョンの分野で広く使用されています。 Python のライブラリとモデルを使用して、効率的かつ正確なターゲット検出アルゴリズムを実装できます。

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