ducmanhmyself
New member
[TIẾNG VIỆT]:
## Thực hiện phát hiện đối tượng với OpenCV
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ tầm nhìn máy tính liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video.Đây là một vấn đề cơ bản trong tầm nhìn máy tính với một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như xe tự lái, hình ảnh y tế và bảo mật.
OpenCV là một thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở phổ biến, cung cấp một loạt các công cụ để phát hiện đối tượng.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện đối tượng với OpenCV bằng cách sử dụng [R-CNN nhanh hơn] ([1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) Thuật toán.
### 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt OpenCV trên hệ thống của mình.Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn về cách thực hiện việc này trên [trang web OpenCV] (Home).
Khi bạn đã cài đặt OpenCV, bạn có thể tạo một dự án mới và mở tệp `main.py`.Trong tệp này, chúng tôi sẽ nhập các thư viện cần thiết và xác định chức năng sẽ thực hiện phát hiện đối tượng.
`` `Python
Nhập CV2
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
def object_detection (hình ảnh):
"" "Thực hiện phát hiện đối tượng trên một hình ảnh.
Args:
Hình ảnh: Hình ảnh sẽ được xử lý.
Trả lại:
Một danh sách các hộp giới hạn, một cho mỗi đối tượng được phát hiện trong hình ảnh.
"" "
# Chuyển đổi hình ảnh thành thang độ xám.
grayscale_image = cv2.cvtcolor (hình ảnh, cv2.color_bgr2gray)
# Áp dụng độ mờ Gaussian cho hình ảnh để giảm tiếng ồn.
blurred_image = cv2.gaussianblur (grayscale_image, (5, 5), 0)
# Áp dụng phát hiện cạnh Canny cho hình ảnh.
edged_image = cv2.canny (blurred_image, 50, 150)
# Tìm các đường viền trong hình ảnh.
Đường viền = CV2.FindContours (edged_image, cv2.retr_external, cv2.chain_approx_simple)
đường viền = đường viền [0] nếu len (đường viền) == 2 đường viền khác [1]
# Tạo một hộp giới hạn cho mỗi đường viền.
giới hạn_boxes = []
cho đường viền trong đường viền:
# Tính toán hộp giới hạn cho đường viền.
X, Y, W, H = CV2.boundingRect (đường viền)
# Thêm hộp giới hạn vào danh sách.
bounding_boxes.append ([x, y, w, h])
# Trả về danh sách các hộp giới hạn.
Trả về Bound_boxes
`` `
### 2. Tải dữ liệu
Bước tiếp theo là tải dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng để đào tạo và kiểm tra mô hình phát hiện đối tượng của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu VOC Pascal] (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/), chứa hơn 20.000 hình ảnh của các đối tượng thuộc 20 lớp khác nhau.
Chúng tôi có thể tải xuống bộ dữ liệu từ [trang web Pascal VOC] (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/voc2012/voctrainval_11-may-2012.tar).Khi bộ dữ liệu đã được tải xuống, chúng tôi có thể trích xuất các tệp vào một thư mục trên hệ thống của chúng tôi.
### 3. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng tôi có dữ liệu, chúng tôi có thể đào tạo mô hình phát hiện đối tượng của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng [R-CNN nhanh hơn] ([1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) Thuật toán, là thuật toán phát hiện đối tượng hiện đại.
Thuật toán R-CNN nhanh hơn bao gồm hai giai đoạn chính:
1. Mạng đề xuất khu vực (RPN) tạo ra một tập hợp các vùng ứng cử viên cho các đối tượng trong hình ảnh.
2. Mạng phân loại và hồi quy (CRF) phân loại từng đề xuất khu vực là một đối tượng hoặc nền và dự đoán hộp giới hạn cho đối tượng.
Chúng ta có thể đào tạo thuật toán R-CNN nhanh hơn bằng cách sử dụng [API phát hiện đối tượng TensorFlow] (
[ENGLISH]:
## Implementing Object Detection with OpenCV
Object detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects in an image or video. It is a fundamental problem in computer vision with a wide range of applications, such as self-driving cars, medical imaging, and security.
OpenCV is a popular open-source computer vision library that provides a wide range of tools for object detection. In this tutorial, we will show you how to implement object detection with OpenCV using the [Faster R-CNN](https://arxiv.org/abs/1506.01497) algorithm.
### 1. Getting Started
To get started, you will need to install OpenCV on your system. You can find instructions on how to do this on the [OpenCV website](https://opencv.org/).
Once you have installed OpenCV, you can create a new project and open the `main.py` file. In this file, we will import the necessary libraries and define the function that will perform object detection.
```python
import cv2
import numpy as np
def object_detection(image):
"""Performs object detection on an image.
Args:
image: The image to be processed.
Returns:
A list of bounding boxes, one for each object detected in the image.
"""
# Convert the image to grayscale.
grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Apply a Gaussian blur to the image to reduce noise.
blurred_image = cv2.GaussianBlur(grayscale_image, (5, 5), 0)
# Apply Canny edge detection to the image.
edged_image = cv2.Canny(blurred_image, 50, 150)
# Find the contours in the image.
contours = cv2.findContours(edged_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
# Create a bounding box for each contour.
bounding_boxes = []
for contour in contours:
# Calculate the bounding box for the contour.
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# Add the bounding box to the list.
bounding_boxes.append([x, y, w, h])
# Return the list of bounding boxes.
return bounding_boxes
```
### 2. Loading the Data
The next step is to load the data that we will use for training and testing our object detection model. We will use the [PASCAL VOC dataset](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/), which contains over 20,000 images of objects belonging to 20 different classes.
We can download the dataset from the [PASCAL VOC website](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar). Once the dataset has been downloaded, we can extract the files to a directory on our system.
### 3. Training the Model
Now that we have the data, we can train our object detection model. We will use the [Faster R-CNN](https://arxiv.org/abs/1506.01497) algorithm, which is a state-of-the-art object detection algorithm.
The Faster R-CNN algorithm consists of two main stages:
1. A region proposal network (RPN) that generates a set of candidate regions for objects in the image.
2. A classification and regression network (CRF) that classifies each region proposal as an object or background and predicts the bounding box for the object.
We can train the Faster R-CNN algorithm using the [TensorFlow Object Detection API](
## Thực hiện phát hiện đối tượng với OpenCV
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ tầm nhìn máy tính liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video.Đây là một vấn đề cơ bản trong tầm nhìn máy tính với một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như xe tự lái, hình ảnh y tế và bảo mật.
OpenCV là một thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở phổ biến, cung cấp một loạt các công cụ để phát hiện đối tượng.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện đối tượng với OpenCV bằng cách sử dụng [R-CNN nhanh hơn] ([1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) Thuật toán.
### 1. Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần cài đặt OpenCV trên hệ thống của mình.Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn về cách thực hiện việc này trên [trang web OpenCV] (Home).
Khi bạn đã cài đặt OpenCV, bạn có thể tạo một dự án mới và mở tệp `main.py`.Trong tệp này, chúng tôi sẽ nhập các thư viện cần thiết và xác định chức năng sẽ thực hiện phát hiện đối tượng.
`` `Python
Nhập CV2
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
def object_detection (hình ảnh):
"" "Thực hiện phát hiện đối tượng trên một hình ảnh.
Args:
Hình ảnh: Hình ảnh sẽ được xử lý.
Trả lại:
Một danh sách các hộp giới hạn, một cho mỗi đối tượng được phát hiện trong hình ảnh.
"" "
# Chuyển đổi hình ảnh thành thang độ xám.
grayscale_image = cv2.cvtcolor (hình ảnh, cv2.color_bgr2gray)
# Áp dụng độ mờ Gaussian cho hình ảnh để giảm tiếng ồn.
blurred_image = cv2.gaussianblur (grayscale_image, (5, 5), 0)
# Áp dụng phát hiện cạnh Canny cho hình ảnh.
edged_image = cv2.canny (blurred_image, 50, 150)
# Tìm các đường viền trong hình ảnh.
Đường viền = CV2.FindContours (edged_image, cv2.retr_external, cv2.chain_approx_simple)
đường viền = đường viền [0] nếu len (đường viền) == 2 đường viền khác [1]
# Tạo một hộp giới hạn cho mỗi đường viền.
giới hạn_boxes = []
cho đường viền trong đường viền:
# Tính toán hộp giới hạn cho đường viền.
X, Y, W, H = CV2.boundingRect (đường viền)
# Thêm hộp giới hạn vào danh sách.
bounding_boxes.append ([x, y, w, h])
# Trả về danh sách các hộp giới hạn.
Trả về Bound_boxes
`` `
### 2. Tải dữ liệu
Bước tiếp theo là tải dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng để đào tạo và kiểm tra mô hình phát hiện đối tượng của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu VOC Pascal] (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/), chứa hơn 20.000 hình ảnh của các đối tượng thuộc 20 lớp khác nhau.
Chúng tôi có thể tải xuống bộ dữ liệu từ [trang web Pascal VOC] (http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/voc/voc2012/voctrainval_11-may-2012.tar).Khi bộ dữ liệu đã được tải xuống, chúng tôi có thể trích xuất các tệp vào một thư mục trên hệ thống của chúng tôi.
### 3. Đào tạo mô hình
Bây giờ chúng tôi có dữ liệu, chúng tôi có thể đào tạo mô hình phát hiện đối tượng của chúng tôi.Chúng tôi sẽ sử dụng [R-CNN nhanh hơn] ([1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks) Thuật toán, là thuật toán phát hiện đối tượng hiện đại.
Thuật toán R-CNN nhanh hơn bao gồm hai giai đoạn chính:
1. Mạng đề xuất khu vực (RPN) tạo ra một tập hợp các vùng ứng cử viên cho các đối tượng trong hình ảnh.
2. Mạng phân loại và hồi quy (CRF) phân loại từng đề xuất khu vực là một đối tượng hoặc nền và dự đoán hộp giới hạn cho đối tượng.
Chúng ta có thể đào tạo thuật toán R-CNN nhanh hơn bằng cách sử dụng [API phát hiện đối tượng TensorFlow] (
[ENGLISH]:
## Implementing Object Detection with OpenCV
Object detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects in an image or video. It is a fundamental problem in computer vision with a wide range of applications, such as self-driving cars, medical imaging, and security.
OpenCV is a popular open-source computer vision library that provides a wide range of tools for object detection. In this tutorial, we will show you how to implement object detection with OpenCV using the [Faster R-CNN](https://arxiv.org/abs/1506.01497) algorithm.
### 1. Getting Started
To get started, you will need to install OpenCV on your system. You can find instructions on how to do this on the [OpenCV website](https://opencv.org/).
Once you have installed OpenCV, you can create a new project and open the `main.py` file. In this file, we will import the necessary libraries and define the function that will perform object detection.
```python
import cv2
import numpy as np
def object_detection(image):
"""Performs object detection on an image.
Args:
image: The image to be processed.
Returns:
A list of bounding boxes, one for each object detected in the image.
"""
# Convert the image to grayscale.
grayscale_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Apply a Gaussian blur to the image to reduce noise.
blurred_image = cv2.GaussianBlur(grayscale_image, (5, 5), 0)
# Apply Canny edge detection to the image.
edged_image = cv2.Canny(blurred_image, 50, 150)
# Find the contours in the image.
contours = cv2.findContours(edged_image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
contours = contours[0] if len(contours) == 2 else contours[1]
# Create a bounding box for each contour.
bounding_boxes = []
for contour in contours:
# Calculate the bounding box for the contour.
x, y, w, h = cv2.boundingRect(contour)
# Add the bounding box to the list.
bounding_boxes.append([x, y, w, h])
# Return the list of bounding boxes.
return bounding_boxes
```
### 2. Loading the Data
The next step is to load the data that we will use for training and testing our object detection model. We will use the [PASCAL VOC dataset](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/), which contains over 20,000 images of objects belonging to 20 different classes.
We can download the dataset from the [PASCAL VOC website](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/VOCtrainval_11-May-2012.tar). Once the dataset has been downloaded, we can extract the files to a directory on our system.
### 3. Training the Model
Now that we have the data, we can train our object detection model. We will use the [Faster R-CNN](https://arxiv.org/abs/1506.01497) algorithm, which is a state-of-the-art object detection algorithm.
The Faster R-CNN algorithm consists of two main stages:
1. A region proposal network (RPN) that generates a set of candidate regions for objects in the image.
2. A classification and regression network (CRF) that classifies each region proposal as an object or background and predicts the bounding box for the object.
We can train the Faster R-CNN algorithm using the [TensorFlow Object Detection API](
