Python 对象检测初学者指南

发布于2024-11-02

A Beginner’s Guide to Object Detection in Python

目标检测是计算机视觉中最令人兴奋的领域之一，它允许机器识别和定位图像或视频中的目标。本指南将向您介绍使用 Python 进行对象检测，帮助您使用流行的库实现基本的检测管道。无论您是初学者还是想要增强现有技能，本教程都将提供入门所需的基本见解。

什么是物体检测？？

物体检测涉及两个主要任务：

图像分类：确定图像中存在哪个对象。
对象定位：使用边界框查找对象的位置。

这使得它比简单的图像分类更复杂，其中模型仅预测类标签。对象检测需要预测图像中对象的类别和位置。

流行的物体检测算法？

1. YOLO（你只看一次）

YOLO 以其速度而闻名，是一种实时目标检测系统，可以同时预测边界框和类概率。

2.SSD（单次多盒探测器）

SSD 单次检测物体，擅长使用特征图检测不同尺度的物体。

3.更快的R-CNN

一个两阶段模型，首先生成区域提案，然后对它们进行分类。它比 YOLO 和 SSD 更准确，但速度较慢。

设置你的 Python 环境？️

要开始在 Python 中进行对象检测，您需要一些库。

第1步：安装Python

前往 python.org 并下载最新版本的 Python (3.8 )。

第 2 步：安装所需的库

我们将使用OpenCV进行图像处理，使用TensorFlow进行对象检测。

pip install opencv-python tensorflow

（可选）安装Matplotlib以可视化检测结果。

pip install matplotlib

用于目标检测的预训练模型？

不用从头开始训练，而是使用 TensorFlow 的对象检测 API 或 PyTorch 中的预训练模型。预训练模型通过利用 COCO（上下文中的通用对象）等数据集来节省资源。

在本教程中，我们将使用 TensorFlow 的 ssd_mobilenet_v2，这是一种快速且准确的预训练模型。

使用 TensorFlow 和 OpenCV 进行物体检测 ?‍?

以下是如何实现简单的对象检测管道。

第 1 步：加载预训练模型

import tensorflow as tf

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

您可以从 TensorFlow 的模型动物园下载模型。

第 2 步：加载并处理图像

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, ...]

第 3 步：执行物体检测

# 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)

第 4 步：可视化结果

# 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()

此代码加载图像、检测对象并使用边界框将它们可视化。置信度阈值设置为 50%，过滤掉低置信度检测。