Читаем «OpenCV от NemtyrevAI» – Обнаружение объектов в компьютерном зрении, методы алгоритмы приложения + реальные примеры кода полностью

После обучения модели ее можно использовать для обнаружения объектов на новых изображениях. Алгоритм сначала извлекает признаки из входного изображения с помощью экстрактора признаков. Затем эти признаки передаются через классификатор, который выводит оценку для каждого признака. Модель деформируемых частей затем используется для объединения оценок отдельных элементов в оценку всего объекта. Алгоритм ищет объект с наивысшей оценкой на изображении и возвращает ограничивающую рамку и метку класса для этого объекта.

Алгоритм DPM использовался для достижения самых современных результатов в нескольких тестах обнаружения объектов, включая наборы данных PASCAL VOC и ILSVRC. Алгоритм также широко используется в практических приложениях, таких как автономное вождение, наблюдение и робототехника.

Пример того, как алгоритм DPM можно использовать для обнаружения объектов на изображении:

import cv2

import numpy as np

from sklearn.externals import joblib

# Load the trained DPM model

model = joblib.load('dpm_model.pkl')

# Load the input image

img = cv2.imread('input.jpg')

# Convert the image to grayscale

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Detect objects in the image using the DPM algorithm

rects = model.detect(gray, threshold=0.5)

# Draw the bounding boxes around the detected objects

for rect in rects:

x, y, w, h = rect

cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

# Display the output image

cv2.imshow('Output', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows

В этом примере мы сначала загружаем обученную модель DPM из файла. Затем загружаем входное изображение и преобразуем его в оттенки серого. Мы используем метод обнаружения модели для обнаружения объектов на изображении и рисуем ограничивающие рамки вокруг него. обнаруженные объекты с помощью функции прямоугольника из библиотеки OpenCV. Наконец, мы отображаем выходное изображение с помощью функции imshow из библиотеки OpenCV.

Обратите внимание, что параметр порога в методе обнаружения контролирует минимальный балл, необходимый для того, чтобы объект считался частью объекта. Регулируя этот параметр, мы можем контролировать компромисс между точностью и полнотой в алгоритме обнаружения объекта.

В целом, алгоритм DPM является мощным инструментом для обнаружения объектов на изображениях. Используя модель деформируемых деталей для моделирования формы и положения объекта, алгоритм способен обрабатывать изменения во внешнем виде объекта и достигать самых современных результатов в некоторых случаях. тесты обнаружения объектов.

Модель деформируемых объектов состоит из нескольких частей, каждая из которых характеризуется собственным набором признаков. Части могут быть деформированы и перемещены относительно друг друга, чтобы соответствовать вариациям в форме и расположении объекта.

Для обнаружения объекта на изображении используется алгоритм гребешковых меток (Latent SVM), который учитывает вариации в форме и расположении объекта. Алгоритм основан на использовании латентных переменных, которые представляют собой деформации и расположения частей объекта.

2.3: Пример модели деформируемых частей

Метод деформируемых частей широко используется для обнаружения объектов, таких как пешеходы и машины, и он является одним из самых эффективных методов обнаружения objects на сегодняшний день.

Основные шаги, необходимые для обучения и использования традиционных методов обнаружения объектов

В этом разделе мы опишем основные шаги, необходимые для обучения и использования традиционных методов обнаружения объектов.

Шаг 1: Подготовка данных

Подготовка данных включает в себя сбор набора положительных и отрицательных примеров, предварительную обработку изображений и выделение признаков.

Шаг 2: Обучение классификатора

Обучение классификатора включает в себя подбор параметров алгоритма, обучение классификатора на наборе положительных и отрицательных примеров и тестирование классификатора на независимом наборе тестовых данных.

Шаг 3: Обнаружение объектов на изображениях

Обнаружение объектов на изображениях включает в себя применение обученного классификатора к изображению и поиск областей, которые соответствуют объекту.

Перейти на страницу:

Похожие книги

1917–1920. Огненные годы Русского Севера
1917–1920. Огненные годы Русского Севера

Книга «1917–1920. Огненные годы Русского Севера» посвящена истории революции и Гражданской войны на Русском Севере, исследованной советскими и большинством современных российских историков несколько односторонне. Автор излагает хронику событий, военных действий, изучает роль английских, американских и французских войск, поведение разных слоев населения: рабочих, крестьян, буржуазии и интеллигенции в период Гражданской войны на Севере; а также весь комплекс российско-финляндских противоречий, имевших большое значение в Гражданской войне на Севере России. В книге используются многочисленные архивные источники, в том числе никогда ранее не изученные материалы архива Министерства иностранных дел Франции. Автор предлагает ответы на вопрос, почему демократические правительства Северной области не смогли осуществить третий путь в Гражданской войне.Эта работа является продолжением книги «Третий путь в Гражданской войне. Демократическая революция 1918 года на Волге» (Санкт-Петербург, 2015).В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.

Леонид Григорьевич Прайсман

История / Учебная и научная литература / Образование и наука
1221. Великий князь Георгий Всеволодович и основание Нижнего Новгорода
1221. Великий князь Георгий Всеволодович и основание Нижнего Новгорода

Правда о самом противоречивом князе Древней Руси.Книга рассказывает о Георгии Всеволодовиче, великом князе Владимирском, правнуке Владимира Мономаха, значительной и весьма противоречивой фигуре отечественной истории. Его политика и геополитика, основание Нижнего Новгорода, княжеские междоусобицы, битва на Липице, столкновение с монгольской агрессией – вся деятельность и судьба князя подвергаются пристрастному анализу. Полемику о Георгии Всеволодовиче можно обнаружить уже в летописях. Для церкви Георгий – святой князь и герой, который «пал за веру и отечество». Однако существует устойчивая критическая традиция, жестко обличающая его деяния. Автор, известный историк и политик Вячеслав Никонов, «без гнева и пристрастия» исследует фигуру Георгия Всеволодовича как крупного самобытного политика в контексте того, чем была Древняя Русь к началу XIII века, какое место занимало в ней Владимиро-Суздальское княжество, и какую роль играл его лидер в общерусских делах.Это увлекательный рассказ об одном из самых неоднозначных правителей Руси. Редко какой персонаж российской истории, за исключением разве что Ивана Грозного, Петра I или Владимира Ленина, удостаивался столь противоречивых оценок.Кем был великий князь Георгий Всеволодович, погибший в 1238 году?– Неудачником, которого обвиняли в поражении русских от монголов?– Святым мучеником за православную веру и за легендарный Китеж-град?– Князем-провидцем, основавшим Нижний Новгород, восточный щит России, город, спасший независимость страны в Смуте 1612 года?На эти и другие вопросы отвечает в своей книге Вячеслав Никонов, известный российский историк и политик. Вячеслав Алексеевич Никонов – первый заместитель председателя комитета Государственной Думы по международным делам, декан факультета государственного управления МГУ, председатель правления фонда "Русский мир", доктор исторических наук.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Вячеслав Алексеевич Никонов

История / Учебная и научная литература / Образование и наука