해본 일

정지 그림에서 물체를 자동으로 검출하기 위해 selective search라는 pytohon의 프로그램 라이브러리를 사용합니다.
운영 환경: Windows 7-32비트, ptyhon3.6, Anaconda
다음 명령을 사용하여 selective search를 설치할 수 있습니다.

pip install selectivesearch

실행 결과

원본 이미지

실행 결과






아무것도 없는 곳(길바닥의 상처입니까?)들켰지만 자전거를 탄 사람과 오토바이도 잘 뽑았어요.
물체 검출 구역의 사이즈와 종횡비를 변경한 뒤 안전모, 타이어, 장갑 등도 검출됐다.이 매개 변수들은 측정하고자 하는 것에 따라 조정해야 한다.




여러가지가 검출되기도 했지만 수량이 많아서 사랑하지 않죠.

코드

selective_search.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import skimage.data
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
import selectivesearch

def main():

    # loading image
    img = skimage.data.imread('fifth_corner.jpg') # 画像ファイルを指定します。
    print("image shape " + str(img.shape))

    # perform selective search
    img_lbl, regions = selectivesearch.selective_search(img, scale=500, sigma=0.9, min_size=10)

    candidates = set()
    for r in regions:
        # excluding same rectangle (with different segments)
        if r['rect'] in candidates:
            continue

        # excluding regions small pixels
        if r['size'] < 30000: # 物体検出される領域の大きさを指定します。
            continue

        # distorted rects
        x, y, w, h = r['rect']
        if w / h > 2.0 or h / w > 2.0: # 物体検出される領域のアスペクト比を指定します。
            continue

        candidates.add(r['rect'])

    print("number of object " + str(len(candidates)))

    for x, y, w, h in candidates:

        # draw original image
        fig, ax = plt.subplots(ncols=3, nrows=1, figsize=(10, 10))
        ax[0].imshow(img)

        # draw rectangles on the original image
        rect = mpatches.Rectangle(
            (x, y), w, h, fill=False, edgecolor='red', linewidth=1)
        ax[0].add_patch(rect)

        # trim image and draw
        img2 = img[y:y+h, x:x+w]
        ax[1].imshow(img2)

        # reshape trimed image and draw
        img3 = skimage.transform.resize(img2, (64, 64))
        ax[2].imshow(img3)

    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()