Guide du débutant sur la détection d'objets en Python

La détection d'objets est l'un des domaines les plus passionnants de la vision par ordinateur, permettant aux machines de reconnaître et de localiser des objets dans des images ou des vidéos. Ce guide vous présentera la détection d'objets à l'aide de Python, vous aidant à implémenter un pipeline de détection de base avec des bibliothèques populaires. Que vous soyez débutant ou que vous souhaitiez développer vos compétences existantes, ce tutoriel vous fournira des informations essentielles pour commencer.

Qu'est-ce que la détection d'objets ? ?

La détection d'objets implique deux tâches principales :

1. Classification d'image : Déterminer quel objet est présent dans l'image.
2. Localisation d'objet : recherche de la position de l'objet à l'aide de cadres de délimitation.

Cela le rend plus complexe qu'une simple classification d'images, où le modèle prédit simplement les étiquettes de classe. La détection d'objets nécessite de prédire à la fois la classe et l'emplacement de l'objet dans l'image.

Algorithmes de détection d’objets populaires ?

1. YOLO (On ne regarde qu'une fois)

• Connu pour sa rapidité, YOLO est un système de détection d'objets en temps réel qui prédit simultanément les cadres de délimitation et les probabilités de classe.

2. SSD (détecteur MultiBox à prise unique)

• SSD détecte les objets en un seul passage et excelle dans la détection d'objets à différentes échelles à l'aide de cartes de caractéristiques.

3. R-CNN plus rapide

• Un modèle en deux étapes qui génère d'abord des propositions de régions puis les classe. C'est plus précis mais plus lent que YOLO et SSD.

Configurer votre environnement Python ?️

Pour commencer la détection d'objets en Python, vous aurez besoin de quelques bibliothèques.

Étape 1 : Installer Python

Rendez-vous sur python.org et téléchargez la dernière version de Python (3.8+).

Étape 2 : Installer les bibliothèques requises

Nous utiliserons OpenCV pour le traitement des images et TensorFlow pour la détection d'objets.

pip install opencv-python tensorflow

Facultativement, installez Matplotlib pour visualiser les résultats de détection.

pip install matplotlib

Modèles pré-entraînés pour la détection d'objets ?

Au lieu de vous entraîner à partir de zéro, utilisez des modèles pré-entraînés à partir de l'API de détection d'objets de TensorFlow ou de PyTorch. Les modèles pré-entraînés économisent des ressources en exploitant des ensembles de données tels que COCO (Common Objects in Context).

Pour ce didacticiel, nous utiliserons ssd_mobilenet_v2 de TensorFlow, un modèle pré-entraîné rapide et précis.

Détection d'objets avec TensorFlow et OpenCV ?‍?

Voici comment implémenter un pipeline de détection d'objets simple.

Étape 1 : Charger le modèle pré-entraîné

import tensorflow as tf

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

Vous pouvez télécharger le modèle depuis le zoo de modèles de TensorFlow.

Étape 2 : charger et traiter l'image

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, ...]

Étape 3 : Effectuer la détection d'objets

# 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)

Étape 4 : Visualisez les résultats

# 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()

Ce code charge une image, détecte les objets et les visualise avec des cadres de délimitation. Le seuil de confiance est fixé à 50 %, filtrant les détections de faible confiance.

Sujets avancés ?

Prêt à faire passer vos compétences en détection d'objets au niveau supérieur ?

• Détection d'objets personnalisés : entraînez un modèle personnalisé sur votre propre ensemble de données à l'aide de TensorFlow ou de PyTorch.
• Détection en temps réel : appliquez la détection d'objets sur les flux vidéo en direct pour des applications telles que la sécurité ou la conduite autonome.
• Déploiement d'appareils Edge : optimisez les modèles de détection d'objets pour les appareils mobiles et IoT.

Conclusion ?

La détection d'objets en Python ouvre un monde de possibilités dans des secteurs tels que la santé, la sécurité et la conduite autonome. Avec des outils comme TensorFlow et OpenCV, vous pouvez rapidement mettre en œuvre des pipelines de détection à l'aide de modèles pré-entraînés comme YOLO ou SSD. Une fois que vous serez familiarisé avec les bases, vous pourrez explorer des sujets plus avancés tels que la détection en temps réel et la formation de modèles personnalisés.

Où appliquerez-vous ensuite la détection d'objets ? Discutons-en dans les commentaires ci-dessous !

Mots clés : détection d'objets, Python, vision par ordinateur, OpenCV, TensorFlow, YOLO, SSD, Faster R-CNN

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!