Распознавание объектов на Python с OpenCV: руководство

Необходимые инструменты и установка

Для работы потребуется Python версии 3.5.1 или выше (скачать можно [ссылка на загрузку Python]) и пакетный менеджер pip. Рекомендуется использовать текстовый редактор, например, PyCharm (доступна бесплатная версия). Ссылки на ресурсы указаны в описании.

Установка библиотек

Установите необходимые библиотеки через терминал, выполнив следующие команды:

pip install tensorflow
pip install opencv-python
pip install numpy
pip install Pillow
pip install opencv-contrib-python

Подготовка модели и данных

Для распознавания объектов понадобится модель RetinaNet ([ссылка на GitHub репозиторий RetinaNet]). Разместите её в одной папке с файлом main.py. Также потребуется изображение для обработки, которое нужно переименовать в object.jpeg и поместить в ту же папку.

Распознавание объектов на изображении

Создайте файл main.py с следующим кодом:

from object_detection import ObjectDetection
import os

# Путь к проекту
y_paz = os.getcwd()

# Создание объекта ObjectDetection
detector = ObjectDetection()

# Установка модели RetinaNet
detector.set_model_type("RetinaNet")
detector.set_path(os.path.join(y_paz, "retinanet")) # Путь к модели

# Распознавание объектов на изображении
detections = detector.detect_objects_from_image(
    input=os.path.join(y_paz, "object.jpeg"),  # Путь к изображению
    output=os.path.join(y_paz, "new_object.jpg") # Путь для сохранения результата
)

Запустите код. Результат сохранится в файл new_object.jpg.

Распознавание объектов на видео

Для распознавания объектов на видео необходимо загрузить модель YOLOv3 ([ссылка на загрузку YOLOv3]) и использовать функцию detect_objects_from_video. Пример кода можно найти в документации OpenCV. Обработка видео происходит покадрово, поэтому для больших видео потребуется значительное время. Функция detect_objects_from_image также позволяет указать дополнительные параметры, например, минимальный порог точности и отображение процентов уверенности и имен объектов.

OpenCV предоставляет эффективные инструменты для распознавания объектов. В этом примере показано, как установить необходимые библиотеки, использовать модель RetinaNet для обработки изображений и YOLOv3 для обработки видео. Экспериментируйте с различными моделями и настройками для достижения оптимальных результатов.