Ein Anfängerleitfaden zur Objekterkennung in Python

Die Objekterkennung ist einer der spannendsten Bereiche der Computer Vision und ermöglicht es Maschinen, Objekte in Bildern oder Videos zu erkennen und zu lokalisieren. Dieser Leitfaden führt Sie in die Objekterkennung mit Python ein und hilft Ihnen bei der Implementierung einer grundlegenden Erkennungspipeline mit gängigen Bibliotheken. Egal, ob Sie Anfänger sind oder Ihre vorhandenen Fähigkeiten ausbauen möchten, dieses Tutorial bietet wichtige Einblicke für den Einstieg.

Was ist Objekterkennung? ?

Die Objekterkennung umfasst zwei Hauptaufgaben:

1. Bildklassifizierung: Bestimmen, welches Objekt im Bild vorhanden ist.
2. Objektlokalisierung: Ermitteln der Position des Objekts mithilfe von Begrenzungsrahmen.

Das macht es komplexer als die einfache Bildklassifizierung, bei der das Modell nur Klassenbezeichnungen vorhersagt. Die Objekterkennung erfordert die Vorhersage sowohl der Klasse als auch der Position des Objekts im Bild.

Beliebte Objekterkennungsalgorithmen?

1. YOLO (Man schaut nur einmal hin)

• YOLO ist ein Echtzeit-Objekterkennungssystem, das für seine Geschwindigkeit bekannt ist und gleichzeitig Begrenzungsrahmen und Klassenwahrscheinlichkeiten vorhersagt.

2. SSD (Single Shot MultiBox Detector)

• SSD erkennt Objekte in einem einzigen Durchgang und zeichnet sich durch die Erkennung von Objekten in verschiedenen Maßstäben mithilfe von Feature-Maps aus.

3. Schnelleres R-CNN

• Ein zweistufiges Modell, das zunächst Regionsvorschläge generiert und diese dann klassifiziert. Es ist genauer, aber langsamer als YOLO und SSD.

Einrichten Ihrer Python-Umgebung ?️

Um mit der Objekterkennung in Python zu beginnen, benötigen Sie einige Bibliotheken.

Schritt 1: Python installieren

Gehen Sie zu python.org und laden Sie die neueste Version von Python (3.8+) herunter.

Schritt 2: Erforderliche Bibliotheken installieren

Wir verwenden OpenCV für die Bildverarbeitung und TensorFlow für die Objekterkennung.

pip install opencv-python tensorflow

Optional können Sie Matplotlib installieren, um Erkennungsergebnisse zu visualisieren.

pip install matplotlib

Vorab trainierte Modelle zur Objekterkennung?

Anstatt von Grund auf zu trainieren, verwenden Sie vorab trainierte Modelle von TensorFlows Objekterkennungs-API oder PyTorch. Vorab trainierte Modelle sparen Ressourcen, indem sie Datensätze wie COCO (Common Objects in Context) nutzen.

Für dieses Tutorial verwenden wir ssd_mobilenet_v2 von TensorFlow, ein schnelles und genaues vorab trainiertes Modell.

Objekterkennung mit TensorFlow und OpenCV ?‍?

Hier erfahren Sie, wie Sie eine einfache Objekterkennungspipeline implementieren.

Schritt 1: Laden Sie das vorab trainierte Modell

import tensorflow as tf

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

Sie können das Modell aus dem Modellzoo von TensorFlow herunterladen.

Schritt 2: Laden und verarbeiten Sie das Bild

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, ...]

Schritt 3: Objekterkennung durchführen

# 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)

Schritt 4: Visualisieren Sie die Ergebnisse

# 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()

Dieser Code lädt ein Bild, erkennt Objekte und visualisiert sie mit Begrenzungsrahmen. Der Konfidenzschwellenwert ist auf 50 % festgelegt, wodurch Erkennungen mit geringer Konfidenz herausgefiltert werden.

Fortgeschrittene Themen?

Bist du bereit, deine Fähigkeiten zur Objekterkennung auf die nächste Stufe zu heben?

• Benutzerdefinierte Objekterkennung: Trainieren Sie ein benutzerdefiniertes Modell auf Ihrem eigenen Datensatz mit TensorFlow oder PyTorch.
• Echtzeiterkennung: Wenden Sie die Objekterkennung auf Live-Videostreams für Anwendungen wie Sicherheit oder autonomes Fahren an.
• Edge Device Deployment: Optimieren Sie Objekterkennungsmodelle für mobile und IoT-Geräte.

Abschluss ?

Die Objekterkennung in Python eröffnet eine Welt voller Möglichkeiten in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Sicherheit und dem autonomen Fahren. Mit Tools wie TensorFlow und OpenCV können Sie Erkennungspipelines mithilfe vorab trainierter Modelle wie YOLO oder SSD schnell implementieren. Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, können Sie sich mit fortgeschritteneren Themen wie Echtzeiterkennung und benutzerdefiniertem Modelltraining befassen.

Wo werden Sie die Objekterkennung als nächstes anwenden? Lasst uns unten in den Kommentaren diskutieren!

Schlüsselwörter: Objekterkennung, Python, Computer Vision, OpenCV, TensorFlow, YOLO, SSD, Faster R-CNN

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin Anfängerleitfaden zur Objekterkennung in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!