OpenCVでオブジェクト検出アルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか?

OpenCV でのオブジェクト検出アルゴリズムの実装は、コンピュータービジョンの一般的なタスクです。OpenCV は、事前トレーニングされた分類器や深層学習モデルなど、オブジェクト検出のための多くの機能とツールを提供します。この記事では、OpenCV を使用してターゲット検出アルゴリズムの基本手順を実装する方法について説明します。

OpenCVでオブジェクト検出アルゴリズムを実装するにはどうすればよいですか?

1. ターゲットの検出

オブジェクト検出とは、画像またはビデオから特定のオブジェクトの位置を検出して特定することを指します。OpenCV でのオブジェクト検出は通常、トレーニングと検出という 2 つの主要なステップで構成されます。

電車

トレーニングフェーズでは、オブジェクトクラスラベルを含むトレーニングデータセットを使用してオブジェクト検出器をトレーニングする必要があります。従来のターゲット検出アルゴリズムの場合、OpenCV は Haar カスケード分類器や HOG+SVM 分類器などのいくつかの古典的な分類器を提供します。ディープラーニングベースのオブジェクト検出アルゴリズムの場合、TensorFlow や PyTorch などのディープラーニングフレームワークを使用してカスタムモデルをトレーニングしたり、事前トレーニングされたモデルを使用したりできます。

検出

検出段階では、トレーニングされたモデルを使用して、新しい画像またはビデオに対してオブジェクト検出を実行します。以下は、Haar カスケード分類器に基づくオブジェクト検出の例です。

import cv2

# 加载Haar级联分类器
cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行目标检测
objects = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

# 在图像上绘制检测结果
for (x, y, w, h) in objects:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Object Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

深層学習ベースのターゲット検出アルゴリズムの場合、OpenCV のdnnモジュールを使用して、事前トレーニングされた深層学習モデルをロードし、それを画像またはビデオ内のターゲット検出に適用できます。以下は、物体検出に深層学習モデルを使用する例です。

import cv2

# 加载深度学习模型
model = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('frozen_inference_graph.pb', 'graph.pbtxt')

# 读取图像
image = cv2.imread('your_image.jpg')
(h, w) = image.shape[:2]

# 进行目标检测
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, size=(300, 300), swapRB=True, crop=False)
model.setInput(blob)
detections = model.forward()

# 在图像上绘制检测结果
for i in range(detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype(int)
        cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow('Object Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

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公開アカウント: AI Technology Planet をフォローし、返信: 123

内容: ディープラーニングニューラルネットワーク + CV コンピュータービジョン学習 (2 つの主要なフレームワーク pytorch/tensorflow + ソースコードコースウェアノート) + NLP など。

OpenCV が提供する機能とツールを使用すると、さまざまなオブジェクト検出アルゴリズムを使用して、画像またはビデオ内の特定のオブジェクトを検出するタスクを実行できます。特定のニーズに基づいて適切なアルゴリズムを選択し、ドキュメントと例に従ってコードを実装してください。