#object phát hiện #object nhận dạng #vb.net #computer Vision #Programming
## Lập trình định danh đối tượng trong vb.net: Sử dụng thư viện phát hiện đối tượng
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.Phát hiện đối tượng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như xe tự lái, nhận dạng khuôn mặt và hình ảnh y tế.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách lập trình định danh đối tượng trong vb.net bằng thư viện [thư viện OpenCV] (https://opencv.org/).OpenCV là một thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở phổ biến, cung cấp một loạt các chức năng để xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và học máy.
Để bắt đầu, chúng tôi sẽ cần cài đặt thư viện OpenCV cho vb.net.Chúng tôi có thể làm điều này bằng cách tải xuống [gói OpenCV Nuget] (OpenCV.Net 3.4.2) và cài đặt nó vào dự án của chúng tôi.
Khi thư viện OpenCV được cài đặt, chúng tôi có thể bắt đầu viết định danh đối tượng của mình.Trước tiên chúng ta sẽ cần tạo một dự án mới trong Visual Studio.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chọn tệp **> MỚI> Dự án ** và chọn mẫu ** Visual Basic Windows Forms **.
Khi dự án được tạo, chúng tôi có thể thêm một tham chiếu đến thư viện OpenCV.Chúng tôi có thể làm điều này bằng cách nhấp chuột phải vào dự án trong ** Solution Explorer ** và chọn ** Thêm tham chiếu **.Trong hộp thoại ** Trình quản lý tham chiếu **, chọn tab ** Duyệt ** và điều hướng đến vị trí mà bạn đã cài đặt gói OpenCV Nuget.Chọn thư viện ** opencv.net ** và nhấp vào ** Thêm **.
Bây giờ chúng tôi có một tham chiếu đến thư viện OpenCV, chúng tôi có thể bắt đầu viết định danh đối tượng của mình.Trước tiên chúng tôi sẽ cần tạo một hình thức mới trong dự án của chúng tôi.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chọn ** Tệp> Mới> Mẫu **.
Trong ** Trình thiết kế biểu mẫu **, chúng ta có thể thêm một điều khiển hình ảnh ** ** vào biểu mẫu.Điều khiển này sẽ được sử dụng để hiển thị hình ảnh mà chúng ta sẽ phát hiện các đối tượng.
Chúng ta cũng có thể thêm một nút ** điều khiển ** vào biểu mẫu.Nút này sẽ được sử dụng để bắt đầu quá trình phát hiện đối tượng.
Bây giờ chúng tôi đã tạo biểu mẫu của mình, chúng tôi có thể bắt đầu viết mã cho định danh đối tượng của mình.Trước tiên chúng ta sẽ cần thêm một tham chiếu đến không gian tên OpenCV.Chúng tôi có thể làm điều này bằng cách thêm dòng sau vào đầu mã của chúng tôi:
`` `
sử dụng opencv;
`` `
Chúng tôi cũng sẽ cần tạo một thể hiện mới của lớp ** Videocapture **.Lớp này được sử dụng để đọc video từ một tệp hoặc máy ảnh.Chúng ta có thể tạo một thể hiện mới của lớp ** Videocapture ** bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
var capture = new Viscapture ();
`` `
Sau đó, chúng ta có thể sử dụng đối tượng ** Videocapture ** để đọc hình ảnh từ điều khiển ** Picturebox **.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
chụp.open (picbox.image);
`` `
Bây giờ chúng ta có hình ảnh được tải vào đối tượng ** Videocapture **, chúng ta có thể bắt đầu quá trình phát hiện đối tượng.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
VAR DETRY = new Cascadeclassifier ("haarcascade_frontalface_default.xml");
var faces = detor.detectmultiscale (capture.retrieveFrame (), 1.1, 3);
`` `
Phương thức `DetectMultiscale` mất bốn tham số:
* Hình ảnh được xử lý
* Yếu tố tỷ lệ
* Số lượng thang đo được sử dụng
* Kích thước tối thiểu của khuôn mặt
Phương thức `DetectMultiscale` sẽ trả về một mảng các đối tượng đại diện cho các khuôn mặt được phát hiện.Mỗi đối tượng trong mảng sẽ có các thuộc tính sau:
* `x`: tọa độ x của góc trên cùng bên trái của khuôn mặt
* `y`: tọa độ y của góc trên cùng bên trái của khuôn mặt
* `chiều rộng ': chiều rộng của khuôn mặt
* `chiều cao`: chiều cao của khuôn mặt
Bây giờ chúng ta có thể vẽ các khuôn mặt được phát hiện trên điều khiển ** Picturebox **.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
foreach (var mặt trong khuôn mặt)
{
var orth =
=======================================
#object detection #object identification #vb.net #computer vision #Programming
## Programming the Object Identifier in VB.NET: Using Object Detection Libraries
Object detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects in an image or video. Object detection is used in a wide variety of applications, such as self-driving cars, facial recognition, and medical imaging.
In this tutorial, we will show you how to program an object identifier in VB.NET using the [OpenCV library](https://opencv.org/). OpenCV is a popular open-source computer vision library that provides a wide range of functions for image processing, object detection, and machine learning.
To get started, we will need to install the OpenCV library for VB.NET. We can do this by downloading the [OpenCV NuGet package](https://www.nuget.org/packages/OpenCV.Net/) and installing it into our project.
Once the OpenCV library is installed, we can start writing our object identifier. We will first need to create a new project in Visual Studio. We can do this by selecting **File > New > Project** and selecting the **Visual Basic .NET Windows Forms Application** template.
Once the project is created, we can add a reference to the OpenCV library. We can do this by right-clicking on the project in the **Solution Explorer** and selecting **Add Reference**. In the **Reference Manager** dialog box, select the **Browse** tab and navigate to the location where you installed the OpenCV NuGet package. Select the **OpenCV.Net** library and click **Add**.
Now that we have a reference to the OpenCV library, we can start writing our object identifier. We will first need to create a new form in our project. We can do this by selecting **File > New > Form**.
In the **Form Designer**, we can add a **PictureBox** control to the form. This control will be used to display the image that we are going to be detecting objects in.
We can also add a **Button** control to the form. This button will be used to start the object detection process.
Now that we have our form created, we can start writing the code for our object identifier. We will first need to add a reference to the OpenCV namespace. We can do this by adding the following line to the top of our code:
```
using OpenCV;
```
We will also need to create a new instance of the **VideoCapture** class. This class is used to read video from a file or a camera. We can create a new instance of the **VideoCapture** class by using the following code:
```
var capture = new VideoCapture();
```
We can then use the **VideoCapture** object to read the image from the **PictureBox** control. We can do this by using the following code:
```
capture.Open(picBox.Image);
```
Now that we have the image loaded into the **VideoCapture** object, we can start the object detection process. We can do this by using the following code:
```
var detector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
var faces = detector.DetectMultiScale(capture.RetrieveFrame(), 1.1, 3);
```
The `DetectMultiScale` method takes four parameters:
* The image to be processed
* The scale factor
* The number of scales to be used
* The minimum size of a face
The `DetectMultiScale` method will return an array of objects that represent the detected faces. Each object in the array will have the following properties:
* `x`: The x-coordinate of the top left corner of the face
* `y`: The y-coordinate of the top left corner of the face
* `width`: The width of the face
* `height`: The height of the face
We can now draw the detected faces on the **PictureBox** control. We can do this by using the following code:
```
foreach (var face in faces)
{
var rect =
## Lập trình định danh đối tượng trong vb.net: Sử dụng thư viện phát hiện đối tượng
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.Phát hiện đối tượng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như xe tự lái, nhận dạng khuôn mặt và hình ảnh y tế.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách lập trình định danh đối tượng trong vb.net bằng thư viện [thư viện OpenCV] (https://opencv.org/).OpenCV là một thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở phổ biến, cung cấp một loạt các chức năng để xử lý hình ảnh, phát hiện đối tượng và học máy.
Để bắt đầu, chúng tôi sẽ cần cài đặt thư viện OpenCV cho vb.net.Chúng tôi có thể làm điều này bằng cách tải xuống [gói OpenCV Nuget] (OpenCV.Net 3.4.2) và cài đặt nó vào dự án của chúng tôi.
Khi thư viện OpenCV được cài đặt, chúng tôi có thể bắt đầu viết định danh đối tượng của mình.Trước tiên chúng ta sẽ cần tạo một dự án mới trong Visual Studio.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chọn tệp **> MỚI> Dự án ** và chọn mẫu ** Visual Basic Windows Forms **.
Khi dự án được tạo, chúng tôi có thể thêm một tham chiếu đến thư viện OpenCV.Chúng tôi có thể làm điều này bằng cách nhấp chuột phải vào dự án trong ** Solution Explorer ** và chọn ** Thêm tham chiếu **.Trong hộp thoại ** Trình quản lý tham chiếu **, chọn tab ** Duyệt ** và điều hướng đến vị trí mà bạn đã cài đặt gói OpenCV Nuget.Chọn thư viện ** opencv.net ** và nhấp vào ** Thêm **.
Bây giờ chúng tôi có một tham chiếu đến thư viện OpenCV, chúng tôi có thể bắt đầu viết định danh đối tượng của mình.Trước tiên chúng tôi sẽ cần tạo một hình thức mới trong dự án của chúng tôi.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách chọn ** Tệp> Mới> Mẫu **.
Trong ** Trình thiết kế biểu mẫu **, chúng ta có thể thêm một điều khiển hình ảnh ** ** vào biểu mẫu.Điều khiển này sẽ được sử dụng để hiển thị hình ảnh mà chúng ta sẽ phát hiện các đối tượng.
Chúng ta cũng có thể thêm một nút ** điều khiển ** vào biểu mẫu.Nút này sẽ được sử dụng để bắt đầu quá trình phát hiện đối tượng.
Bây giờ chúng tôi đã tạo biểu mẫu của mình, chúng tôi có thể bắt đầu viết mã cho định danh đối tượng của mình.Trước tiên chúng ta sẽ cần thêm một tham chiếu đến không gian tên OpenCV.Chúng tôi có thể làm điều này bằng cách thêm dòng sau vào đầu mã của chúng tôi:
`` `
sử dụng opencv;
`` `
Chúng tôi cũng sẽ cần tạo một thể hiện mới của lớp ** Videocapture **.Lớp này được sử dụng để đọc video từ một tệp hoặc máy ảnh.Chúng ta có thể tạo một thể hiện mới của lớp ** Videocapture ** bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
var capture = new Viscapture ();
`` `
Sau đó, chúng ta có thể sử dụng đối tượng ** Videocapture ** để đọc hình ảnh từ điều khiển ** Picturebox **.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
chụp.open (picbox.image);
`` `
Bây giờ chúng ta có hình ảnh được tải vào đối tượng ** Videocapture **, chúng ta có thể bắt đầu quá trình phát hiện đối tượng.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
VAR DETRY = new Cascadeclassifier ("haarcascade_frontalface_default.xml");
var faces = detor.detectmultiscale (capture.retrieveFrame (), 1.1, 3);
`` `
Phương thức `DetectMultiscale` mất bốn tham số:
* Hình ảnh được xử lý
* Yếu tố tỷ lệ
* Số lượng thang đo được sử dụng
* Kích thước tối thiểu của khuôn mặt
Phương thức `DetectMultiscale` sẽ trả về một mảng các đối tượng đại diện cho các khuôn mặt được phát hiện.Mỗi đối tượng trong mảng sẽ có các thuộc tính sau:
* `x`: tọa độ x của góc trên cùng bên trái của khuôn mặt
* `y`: tọa độ y của góc trên cùng bên trái của khuôn mặt
* `chiều rộng ': chiều rộng của khuôn mặt
* `chiều cao`: chiều cao của khuôn mặt
Bây giờ chúng ta có thể vẽ các khuôn mặt được phát hiện trên điều khiển ** Picturebox **.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
foreach (var mặt trong khuôn mặt)
{
var orth =
=======================================
#object detection #object identification #vb.net #computer vision #Programming
## Programming the Object Identifier in VB.NET: Using Object Detection Libraries
Object detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects in an image or video. Object detection is used in a wide variety of applications, such as self-driving cars, facial recognition, and medical imaging.
In this tutorial, we will show you how to program an object identifier in VB.NET using the [OpenCV library](https://opencv.org/). OpenCV is a popular open-source computer vision library that provides a wide range of functions for image processing, object detection, and machine learning.
To get started, we will need to install the OpenCV library for VB.NET. We can do this by downloading the [OpenCV NuGet package](https://www.nuget.org/packages/OpenCV.Net/) and installing it into our project.
Once the OpenCV library is installed, we can start writing our object identifier. We will first need to create a new project in Visual Studio. We can do this by selecting **File > New > Project** and selecting the **Visual Basic .NET Windows Forms Application** template.
Once the project is created, we can add a reference to the OpenCV library. We can do this by right-clicking on the project in the **Solution Explorer** and selecting **Add Reference**. In the **Reference Manager** dialog box, select the **Browse** tab and navigate to the location where you installed the OpenCV NuGet package. Select the **OpenCV.Net** library and click **Add**.
Now that we have a reference to the OpenCV library, we can start writing our object identifier. We will first need to create a new form in our project. We can do this by selecting **File > New > Form**.
In the **Form Designer**, we can add a **PictureBox** control to the form. This control will be used to display the image that we are going to be detecting objects in.
We can also add a **Button** control to the form. This button will be used to start the object detection process.
Now that we have our form created, we can start writing the code for our object identifier. We will first need to add a reference to the OpenCV namespace. We can do this by adding the following line to the top of our code:
```
using OpenCV;
```
We will also need to create a new instance of the **VideoCapture** class. This class is used to read video from a file or a camera. We can create a new instance of the **VideoCapture** class by using the following code:
```
var capture = new VideoCapture();
```
We can then use the **VideoCapture** object to read the image from the **PictureBox** control. We can do this by using the following code:
```
capture.Open(picBox.Image);
```
Now that we have the image loaded into the **VideoCapture** object, we can start the object detection process. We can do this by using the following code:
```
var detector = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");
var faces = detector.DetectMultiScale(capture.RetrieveFrame(), 1.1, 3);
```
The `DetectMultiScale` method takes four parameters:
* The image to be processed
* The scale factor
* The number of scales to be used
* The minimum size of a face
The `DetectMultiScale` method will return an array of objects that represent the detected faces. Each object in the array will have the following properties:
* `x`: The x-coordinate of the top left corner of the face
* `y`: The y-coordinate of the top left corner of the face
* `width`: The width of the face
* `height`: The height of the face
We can now draw the detected faces on the **PictureBox** control. We can do this by using the following code:
```
foreach (var face in faces)
{
var rect =
