ऑब्जेक्ट डिटेक्शन हा कॉम्प्युटर व्हिजनचा एक महत्त्वाचा पैलू आहे, जिथे प्रतिमेतील वस्तू ओळखणे आणि शोधणे हे उद्दिष्ट आहे. प्रतिमेतील ऑब्जेक्टचे स्थान सूचित करण्याच्या पद्धतींपैकी एक म्हणजे बाउंडिंग बॉक्स. बाउंडिंग बॉक्स हा एक आयताकृती बॉक्स आहे ज्याची गणना एका साध्या पद्धतीद्वारे केली जाऊ शकते ज्यामध्ये मूलभूत गणित कमी करणे आणि जास्तीत जास्त कार्य समाविष्ट असते.
बॉक्स, शिवाय, वरच्या डाव्या कोपर्‍यातील (x, y) आणि तळाशी उजव्या कोपऱ्यातील (x, y) दोन निर्देशांकांद्वारे दर्शविला जाऊ शकतो. ही माहिती विविध वास्तविक जीवनातील ऍप्लिकेशन्समध्ये निर्णायक ठरते, पाळत ठेवणार्‍यांपासून ते सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार उद्योगापर्यंत व्यावसायिकांना सेवा देतात.
समस्या विधान आणि उपाय
इमेज आणि ऑब्जेक्ट डिटेक्शनमध्ये आपल्याला भेडसावणारी मुख्य समस्या म्हणजे इमेजमधील ऑब्जेक्टचे स्थान अचूकपणे कसे ओळखायचे. बाउंडिंग बॉक्स वापरणे हा उपाय आहे, ज्यामध्ये विविध पायथन लायब्ररींचा समावेश असलेली साधी यंत्रणा वापरून गणना केली जाऊ शकते.
python ला या कार्यासाठी ही एक उत्कृष्ट निवड आहे कारण त्यात समृद्ध लायब्ररी आणि साधने आहेत जी प्रक्रिया सुलभ करतात, ती कार्यक्षम आणि सरळ बनवतात. दोन मुख्य लायब्ररी सामान्यतः वापरली जातात - OpenCV आणि Matplotlib.
एक OpenCV आणि Matplotlib दृष्टीकोन
OpenCV म्हणजे ओपन सोर्स कॉम्प्युटर व्हिजन लायब्ररी आणि त्यात शेकडो संगणक व्हिजन अल्गोरिदम समाविष्ट आहेत. दुसरीकडे, मॅटप्लॉटलिब, पायथन प्रोग्रामिंग भाषा आणि तिचे संख्यात्मक गणित विस्तार NumPy साठी एक प्लॉटिंग लायब्ररी आहे. हे Python मधील डेटा आणि प्रकाशन-गुणवत्तेचे आकडे अनेक स्वरूपांमध्ये दृश्यमान करण्याचा एक अतिशय जलद मार्ग प्रदान करते.
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
# read image
image = cv2.imread('input.jpg')
# our bounding box coordinates
box = (x1, y1, x2, y2)
# Draw rectangle (bounding box)
cv2.rectangle(image, (box[0], box[1]), (box[2], box[3]), (0, 255, 0), 2)
# Display the image with bounding box
plt.imshow(image)
plt.show()
cv2 वरून imread पद्धत वापरून प्रतिमा लोड केली जाते, आणि नंतर cv2.rectangle फंक्शन वापरून एक बाउंडिंग बॉक्स काढला जातो जो प्रतिमा आणि 'बॉक्स' द्वारे दर्शविलेले दोन निर्देशांक घेतात. शेवटचे दोन पॅरामीटर्स अनुक्रमे रंग आणि जाडी आहेत. हा कोड तुमच्या प्रतिमेतील वस्तू पूर्णपणे बॉक्सने बांधून दाखवेल.
बाउंडिंग बॉक्सेसचा वापर
शेवटी, बाऊंडिंग बॉक्स कॉम्प्युटर व्हिजन टास्कमध्ये महत्त्वाची भूमिका बजावतात, ज्यामध्ये ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, कॉम्प्युटर व्हिजन आणि इमेज प्रोसेसिंग यांचा समावेश होतो. ते प्रतिमांमध्ये ऑब्जेक्ट्स आणि मेटाडेटा माहिती शोधण्यासाठी एक प्रभावी आणि कार्यक्षम उपाय देतात. पायथनमध्ये बाउंडिंग बॉक्सेसची अचूक अंमलबजावणी करणे शिकणे सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट, मशीन लर्निंग किंवा AI करिअर-निहाय सहभागी असलेल्या कोणालाही खूप फायदेशीर ठरू शकते. हे केवळ सुरक्षा आणि पाळत ठेवण्यासाठीच उपयुक्त नाही, तर सेल्फ-ड्रायव्हिंग कारमधील चेहरा ओळखणे आणि ओळखणे, पादचारी शोधणे आणि प्रगत ड्रायव्हर सहाय्य प्रणाली (ADAS) यांसारख्या अनुप्रयोगांमध्ये देखील ते मोठ्या प्रमाणात मदत करते.
