/ it Новости / Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

Распознавание объектов на Python / Глубокое машинное обучение

4 946 · 09 марта 2019 в 17:04 ·
Python является одним из самых перспективных языков, позволяющий воплощать искусственный интеллект в жизнь. В уроке мы создадим распознавание объектов при помощи Python и ImageAI.

Одна из самых перспективных наук о компьютерах и программах – компьютерное зрение. Его смысл заключается в способности ПК к распознанию и определению сути картинки. Это важнейшая область в искусственном интеллекте, включающая сразу несколько действий: распознание содержимого фотографии, определение предмета и его классификация или генерация. Поиск объектов на картинке, скорее всего, является важнейшей областью компьютерного зрения.


Определение вещей или живых существ на фотографии активно используется в следующих сферах:

  • Поиск автомобилей;
  • Система распознания людей;
  • Поиск и подсчёт количества пешеходов;
  • Усиление системы безопасности;
  • Создание беспилотных автомобилей и т. д.


Сегодня удалось разработать много методов для поиска объектов, которые применяются в зависимости от целевой области. В этой сфере, как и в других направлениях использования ИТ-технологий, многое напрямую зависит от программиста. Это отличный инструмент для творчества, с которым «творение» может получить собственный ум. Как использовать интеллект программы уже зависит от творческого мышления разработчика.



Технология действительно перевернула представление об искусственном интеллекте. В дальнейшем она стала основой для следующих методов R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, RetinaNet. Среди них и высокоточные, быстрые методы - SSD и YOLO. Для применения перечисленных алгоритмов, в основе которых глубокое обучение, требуется наличие глубоких познаний в математике и доскональное понимание фреймворков.

Начнем

Рассмотрение советов следует начинать с функциональной библиотеки ImageAI, написанной на Python. Данный фреймворков позволяет с лёгкостью интегрировать инновационные достижения в сфере компьютерного зрения в уже разработанные или новые программы.

Установка Python

Без инсталляции Python 3 здесь не обойтись. Нужно всего лишь загрузить файл с оф. сайта и запустить процесс установки.

Создание зависимостей

Сейчас самое время для того, чтобы посредством pip установить зависимости. Принцип создания команды прост: pip install и название библиотеки (основные фреймворки описаны в списке ниже). Как это выглядит:

pip install tensorflow # устанавливает программную среду Tensorflow.


Какие фреймворки нужно добавить:

  • Numpy;
  • SciPy;
  • OpenCV (opencv-python);
  • Pillow;
  • Matplotlib;
  • H5py;
  • Keras;
  • ImageAI (ссылка).


Просмотреть все фреймворки и команды для их установки вы можете на официальном сайте с документацией по ImageAI.


Retina Net

Теперь стоит скачать файл для модели Retina Net. Он участвует в процессе идентификации объектов на изображениях.


Как только зависимости установлены, уже есть возможность написать первые строки кода для вычисления предметов на картинках. Следует создать файл FirstDetection с расширением .py. В созданный файл следует вставить код из следующего раздела. Ещё нужно скопировать файл из модели Retina и добавить картинку для обработки в папку с файлом Python.

Тестирование

Создайте файл и разместите в нем следующий код:

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

exec_path = os.getcwd()

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPath(os.path.join(
	exec_path, "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5")
)
detector.loadModel()

list = detector.detectObjectsFromImage(
	input_image=os.path.join(exec_path, "objects.jpg"),
	output_image_path=os.path.join(exec_path, "new_objects.jpg"),
	minimum_percentage_probability=90,
	display_percentage_probability=True,
	display_object_name=False
)

Осталось запустить код и ожидать появление результатов работы в консоли. Дальше следует пройти в каталог, где установлен файл FirstDetection.py. Здесь же должна появиться новая фотография или несколько. Чтобы лучше понимать, что произошло, следует открыть изначальную и новую картинку.


Время рассмотреть принцип работы кода:

from imageai.Detection import ObjectDetection
import os

exec_path = os.getcwd()


Описание строк:

  • 1 строка: перенос ImageAI и класса для поиска предмета;
  • 2 строка: импорт Python os;
  • 4 строка: создание переменной, в которой указывается путь к директории с файлом Python, RetinaNet, моделью и образом.


detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelPath(os.path.join(
	exec_path, "resnet50_coco_best_v2.0.1.h5")
)
detector.loadModel()

list = detector.detectObjectsFromImage(
	input_image=os.path.join(exec_path, "objects.jpg"),
	output_image_path=os.path.join(exec_path, "new_objects.jpg"),
	minimum_percentage_probability=90,
	display_percentage_probability=True,
	display_object_name=False
)

Описание строк:

  • 1 строка: объявление нового класса для поиска объектов;
  • 2 строка: установка типа модели RetinaNet;
  • 3 строка: указание пути к модели RetinaNet;
  • 6 строка: загрузка модели внутрь класса для поиска;
  • 8 строка: вызов функции обнаружения (распознавания объектов) и запуск парсинга пути начального и конечного изображений.


ImageAI имеет поддержку массы различных настроек для поиска объектов. Например, можно настроить извлечение всех найденных объектов во время обработки картинки. Класс поиска способен создать отдельную папку с названием image, а затем извлечь, сохранить и вернуть массив с путём ко всем объектам.

list, extracted_images = detector.detectObjectsFromImage
	(input_image=os.path.join(execution_path , "objects.jpg"), 
	output_image_path=os.path.join(execution_path , "new_objects.jpg"), 
	extract_detected_objects=True)

Видео обзор

Для более детального рассмотрения библиотеки советуем просмотреть видео обзор этой библиотеки. В ходе видео будет показано не только распознавание объектов на фото, но также вы узнаете про рассмотрение объектов на видео.



Ссылки из видео:

  1. Установка Python;
  2. Установка Pip
  3. Редактор PyCharm;
  4. Большой курс по языку Python;
  5. ImageAI GitHub;
  6. ImageAI документация.


В ходе урока было создано распознавание объектов на видео. Код приведен ниже: 

from imageai.Detection import VideoObjectDetection
import os

execution_path = os.getcwd()

detector = VideoObjectDetection()
detector.setModelTypeAsYOLOv3()
detector.setModelPath( os.path.join(execution_path , "yolo.h5"))
detector.loadModel()

video_path = detector.detectObjectsFromVideo(
	input_file_path=os.path.join(execution_path, "traffic.mp4"),
	output_file_path=os.path.join(execution_path, "traffic_detected"),
	frames_per_second=20,
	log_progress=True
)

print(video_path)

Заключение

В конце советов по глубокому изучению следует добавить небольшую выборку из самых полезных функций ImageAI, ведь её возможности выходят далеко за пределы обычного обнаружения объектов:

  • Установка порога минимальной вероятности: стандартные настройки исключают из выборки все объекты с вероятностью до 50%. Они даже не записываются в лог. При желании можно изменить в большую или меньшую сторону вероятности для определённых случаев;
  • Особые настройки обнаружения: с помощью класса CustomObject, есть возможность попросить приложение передавать информацию об определении некоторых уникальных объектов;
  • Скорость поиска: существует возможность вручную снизить время, которое затрачивает приложение для сканирования фотографии. Есть 3 режима работы: fast, faster, fastest;
  • Входящие типы: поддерживает указание в качесиве пути картинке – Numpy-массива, а также файлового потока;
  • Выходные типы: можно установить, чтобы функция detectObjectsFromImage возвращала картинки файлом или массивом Numpy.


Конечно, охватить всё компьютерное зрение нереально даже за целую книгу, но основные понятия, надеемся, мы смогли донести.


Больше интересных новостей