Таким образом, вы были очарованы тем, что может сделать компьютерное зрение. Большинство людей считают это тяжело и полны математики. Это также заставляет многих людей теряют интерес к предмету. Поэтому я решил сделать компьютерное зрение проще, чем когда-либо прежде. Ну, я представляю вам VisionLib. Библиотека, которая делает компьютерное зрение как можно просто. Вы можете проверить страницу GitHub ЗДЕСЬ
Скачать и установить Python3. С официального сайта.
Установите VisionLib и его зависимости
Это должно установить зависимости. Теперь установите VisionLib
Отлично, теперь, когда вы установили VisionLib, пришло время написать некоторый код.
Время кодирования
Создайте файл и вставьте этот код. Сохраните код с любым именем, но он должен закончиться «.py ‘
Только 20 Линии кода требуется для обнаружения объекта. Никогда не было этого легко Верно ?
Теперь позвольте мне объяснить, что на самом деле происходит. Давайте сломаем код на маленькие кусочки.
from visionlib.object.detection.detection import ODetection import argparse import cv2
Первая строка импортирует модуль обнаружения объекта библиотеки VisionLib. Вторая линия Import’s Argparse, который анализирует параметры командной строки. Наконец, третья строка импортирует OPENCV, который является библиотекой обработки изображений.
detector = ODetection()
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("img_path", help="Path to image")
parser.add_argument("--model", help="The model to use for detecting", dest="model")
parser.add_argument("--enable-gpu", help="Set to true to enable GPU support",dest="enable_gpu", default=False,type=bool)
Этот фрагмент кода инициализирует аргумент командной строки AKA ARGPARSE.
detector = ODetection() detector.set_detector(args.model)
Это где все инициализируется. Первая строка инициализирует класс. Второе устанавливает детектор для использования. Все еще помните argparse, мы можем установить детектор при запуске через командную строку.
box, label, conf = detector.detect_objects(img, enable_gpu=args.enable_gpu)
Это где происходит волшебство. Это линия, где происходит обнаружение объекта. Мы проходим на изображении и Bool, указав, хотите ли мы использовать GPU. После обнаружения мы получаем три списка, ограничивающая коробка, обнаруженный класс для объекта и доверия к объекту.
dimg = detector.draw_bbox(img, box, label, conf)
Эта линия делает тяжелую работу рисования ограничительных коробок, ярлыков и уверенность. После нанесения мы получаем изображение с рисунком.
cv2.imshow("Object Detection using Visionlib", dimg)
cv2.waitkey(0)
Разве мы не хотим отображать наши обнаруженные изображения. Конечно, мы хотим отображать изображение. Эти две линии помогают нам отображать изображение.
Это только начало. С VisionLib мы можем сделать больше, чем обнаружение объекта. Это также может делать отслеживание лица, выявление на лицевой стороне, предсказание гендерного прогноза и классификацию объекта. Как проходит время, он старался изо всех сил, чтобы стать библиотекой компьютерного зрения общего назначения. Для получения дополнительных примеров и документации посетите страницу GitHub
Ashwinvin/VisionLib
Простая, простая в использовании, функция богатая, настраиваемая библиотека CV
Простой высокий уровень API, сделанный для оказания помощи в проектах, связанных с CV.
Функции
Треки с использованием
- MTCNN модуль
- Dlib hog на основе детектора
- Opencv Haar Cascades.
- DNN на основе модели
Предсказать пол
Обнаруживать объекты
- Yolo v3.
- Tiny-yolo.
Классифицировать изображения
- VGG 16.
- Влияние V3.
- Оседание
Обнаружить лицевые кипоприны
- Mtcnn.
- DLIB 68 точечный детектор формы
СДЕЛАТЬ
- Найдите предварительно обученную модель для оценки позы и внедрения.
- Реализовать детектор движения предпочтительно с помощью OpenCV
- Исправить ненужную загрузку для Tensorflow
Установка
Примечание: Совместимость Windows не проверяется
Зависимости
Sudo APT-Get Установить Build-Essential Cmake PKG-Config
sudo apt-get install libx11-dev libatlas-base-dev
sudo apt-get install libgtk-3-dev libboost-python-dev
Это должно устанавливать зависимости, требуемые DLIB.
Пип устанавливает VisionLib
Это установит VisionLib.
Необязательный
Если вы хотите установить из источника Гит клон https://github.com/ashwinvin/visionlib.git.git.
CD VisionLib
Установка PIP.
Обнаружение лица
Обнаружение лица в изображении легко. Это вернет изображение с ограничивающей коробкой и координатами коробки.
от …
Есть какие-либо сомнения или предложения. Присоединяйтесь к нашему DiscoD Server поговорить с нами
Поделитесь своими комментариями ниже!
Оригинал: “https://dev.to/ashwin_vinod/object-detection-under-50-lines-9ln”