შექმენით OpenCV გამოსახულების კლასიფიკატორები პითონის გამოყენებით: 7 ნაბიჯი

2025 ავტორი: John Day | [email protected]. ბოლოს შეცვლილი: 2025-01-23 14:50

ჰაარის კლასიფიკატორი პითონში და opencv– ში საკმაოდ სახიფათო, მაგრამ ადვილი ამოცანაა.

ჩვენ ხშირად ვხვდებით პრობლემებს გამოსახულების ამოცნობისა და კლასიფიკაციისას. საუკეთესო გამოსავალია შექმნათ თქვენი საკუთარი კლასიფიკატორი. აქ ჩვენ ვსწავლობთ საკუთარი გამოსახულების კლასიფიკატორების შექმნას რამდენიმე ბრძანებით და გრძელი, მაგრამ მარტივი პითონის პროგრამებით

კლასიფიკაცია მოითხოვს უამრავ ნეგატიურ და პოზიტიურ სურათს, ნეგატივი არ შეიცავს აუცილებელ ობიექტს, ხოლო პოზიტიური არის ის, რაც შეიცავს აღმოსაჩენ ობიექტს.

საჭიროა დაახლოებით 2000 უარყოფითი და დადებითი. პითონის პროგრამა გარდაქმნის სურათს ნაცრისფერ და შესაფერის ზომად ისე, რომ კლასიფიკატორებს შექმნან ოპტიმალური დრო.

ნაბიჯი 1: საჭიროა პროგრამული უზრუნველყოფა

თქვენ გჭირდებათ შემდეგი პროგრამები თქვენი კლასიფიკატორის შესაქმნელად

1) OpenCV: მე გამოვიყენე ვერსია არის 3.4.2. ვერსია ადვილად ხელმისაწვდომია ინტერნეტში.

2) პითონი: ვერსია გამოიყენება 3.6.2. მისი გადმოწერა შესაძლებელია python.org– დან

უფრო მეტიც, თქვენ გჭირდებათ ვებკამერა (რა თქმა უნდა).

ნაბიჯი 2: ჩამოტვირთეთ სურათები

პირველი ნაბიჯი არის კლასიფიცირების ობიექტის მკაფიო სურათის გადაღება.

ზომა არ უნდა იყოს ძალიან დიდი, რადგან კომპიუტერის დამუშავებას დიდი დრო სჭირდება. ავიღე 50 ზომა 50 -ით.

შემდეგი ჩვენ გადმოვწერთ უარყოფით და დადებით სურათებს. თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ ისინი ინტერნეტში. ჩვენ ვიყენებთ პითონის კოდს სურათების ჩამოსატვირთად "https://image-net.org"-დან

შემდეგ ჩვენ გადავიყვანთ სურათებს ნაცრისფერში და ნორმალურ ზომაზე. ეს ასევე ასახულია კოდში. კოდი ასევე აშორებს ნებისმიერ გაუმართავ სურათს

ამ დროისთვის თქვენი დირექტორია უნდა შეიცავდეს ობიექტის სურათს მაგ. Watch5050-j.webp

თუ მონაცემთა საქაღალდე არ არის შექმნილი, გააკეთეთ ეს ხელით

პითონის კოდი მოცემულია.py ფაილში

ნაბიჯი 3: OpenCV– ში პოზიტიური ნიმუშების შექმნა

ახლა გადადით opencv_createsamples დირექტორიაში და დაამატეთ ყველა ზემოთ ჩამოთვლილი შინაარსი

commad მოთხოვნით გადადით C: / opencv342 / build / x64 / vc14 / bin- ში, რათა იპოვოთ opencv_createsamples და opencv_traincascade პროგრამები

ახლა შეასრულეთ შემდეგი ბრძანებები

opencv_createsamples -img watch5050-j.webp

ეს ბრძანება არის 1950 წლის ობიექტის პოზიტიური ნიმუშების ზუსტი შესაქმნელად და აღწერილობის ფაილი info.lst პოზიტიური სურათებიდან აღწერა უნდა იყოს ასე 0001_0014_0045_0028_0028-j.webp

ახლა საქაღალდე შეიცავს

ინფორმაცია

neg სურათების საქაღალდე

bg.txt ფაილი

მონაცემთა ცარიელი საქაღალდე

ნაბიჯი 4: შექმენით პოზიტიური ვექტორული ფაილი

ახლა შექმენით პოზიტიური ვექტორული ფაილი, რომელიც უზრუნველყოფს გზას პოზიტიური სურათების დეკრიფციის ფაილისკენ

გამოიყენეთ შემდეგი ბრძანება

opencv_createsamples -info info/info.lst -num 1950 -w 20 -h 20 -vec positives.vec

ამ დროისთვის დირექტორიის შინაარსი უნდა იყოს შემდეგი:

-ნეგატი

---- negimages.jpg

-ღია

-ინფორმაცია

-მონაცემები

-პოზიტიური. vec

--bg.txt

--watch5050-j.webp

ნაბიჯი 5: კლასიფიკატორის სწავლება

ახლა მოდით გავავარჯიშოთ ჰარის კასკადი და შევქმნათ xml ფაილი

გამოიყენეთ შემდეგი ბრძანება

opencv_traincascade -მონაცემების მონაცემები -vec positives.vec -bg bg.txt -რიცხვი

ეტაპები არის 10 საფეხურების გაზრდა მოითხოვს მეტ დამუშავებას, მაგრამ კლასიფიკატორი ბევრად უფრო ეფექტურია.

ახლა შეიქმნა haarcascade დაახლოებით ორი საათი სჭირდება დასრულებას გახსენით მონაცემთა საქაღალდე, სადაც ნახავთ cascade.xml ეს კლასიფიკატორი, რომელიც შეიქმნა

ნაბიჯი 6: კლასიფიკატორის ტესტირება

მონაცემთა საქაღალდე შეიცავს ფაილებს, როგორც ნაჩვენებია ზემოთ სურათზე.

კლასიფიკატორის შექმნის შემდეგ ჩვენ ვხედავთ მუშაობს თუ არა კლასიფიკატორი object_detect.py პროგრამის გაშვებით. არ დაგავიწყდეთ classifier.xml ფაილის განთავსება პითონის დირექტორიაში.

ნაბიჯი 7: განსაკუთრებული მადლობა

მინდა მადლობა გადავუხადო Sentdex– ს, რომელიც არის პითონის შესანიშნავი პროგრამისტი.

მას აქვს youtube სახელი ზემოთ ხსენებული სახელით და ვიდეოს რომელიც ძალიან დამეხმარა აქვს ეს ბმული

კოდის უმეტესობა დაკოპირებულია sentdex– დან. მიუხედავად იმისა, რომ ბევრი დახმარება მივიღე sentdex– ისგან, მე მაინც ბევრი პრობლემის წინაშე აღმოვჩნდი. უბრალოდ მინდოდა გამეზიარებინა ჩემი გამოცდილება.

ვიმედოვნებ, რომ ეს გასაგები დაგეხმარა !!! დაელოდეთ მეტს.

BR

ტაჰირ ულ ჰაკი