В этом уроке мы рассмотрим, как распознавать объекты на изображениях с использованием библиотек TensorFlow и PixelLib на Python. TensorFlow – это популярная библиотека для машинного обучения, а PixelLib – это библиотека для обработки изображений, в частности, для обнаружения и сегментации объектов на изображениях.
Для начала, убедитесь, что у вас установлены все необходимые библиотеки. Установите TensorFlow и PixelLib следующим образом:
pip install tensorflow
pip install pixellib
Теперь давайте создадим простую программу для распознавания объектов на изображении. В начале программы мы импортируем необходимые библиотеки:
import tensorflow as tf
from pixellib.instance import instance_segmentation
import matplotlib.pyplot as plt
Затем мы загружаем модель обнаружения объектов на изображениях с помощью функции instance_segmentation()
из библиотеки PixelLib:
instance_seg = instance_segmentation()
instance_seg.load_model("mask_rcnn_coco.h5")
Теперь мы можем использовать эту модель для обнаружения объектов на изображении. Для этого мы используем функцию segmentImage()
:
segmask, output = instance_seg.segmentImage("input.jpg", show_bboxes=True)
Здесь "input.jpg" – это путь к изображению, на котором мы хотим обнаружить объекты. Функция segmentImage()
возвращает маску сегментации и выходное изображение с обнаруженными объектами. Мы можем отобразить результат, используя код:
plt.imshow(output)
plt.show()
Теперь мы видим, как наша программа обнаруживает объекты на изображении и отображает их с помощью маски сегментации. Мы также можем получить координаты ограничивающего прямоугольника объектов, используя код:
print(segmented_instance.segmented_objects)
Вывод будет содержать список объектов, их классы и координаты. Мы можем дальше использовать эту информацию для различных целей, например, для идентификации объектов на изображении или для обработки их дальнейшего.
Это был краткий обзор того, как обнаруживать объекты на изображении с помощью библиотек TensorFlow и PixelLib на Python. Рекомендуется посмотреть официальную документацию библиотек для более подробной информации и примеров использования.
Надеюсь, этот урок был полезным для вас! Удачи в изучении машинного обучения и обработки изображений!
Хз ответишь или нет, но: меня задолбало в игре фармить, я бы хотел сделать программу, которая будет за меня хотя бы рыбачить просто нажимая кнопки за меня, но я в душе не чаю как мне сделать так, чтобы программа распознавала кнопки на экране и нажимала нужные в правильном порядке. Если хочешь можешь помочь.
замечательно! хотелось бы увидеть распознавание объектов на своём датасете, это может гораздо увеличить возможности программы
ссылку на веса не могу найти
Материал очень полезен, спасибо.
здравствуйте, можно ли у вас приобрести готовый софт для камер видеонаблюдения, это если в наличии у вас имеется софт либо ПО?
Как сделать так, чтобы программа находила иконки приложении и давала мне их координаты? Вы можете помочь пожалуйста?
а возможно как-то реализовать поиск объекта в игре? проблема в том, что он анимированный и не статичной формы,иногда частично перекрывается другими текстурами. Пробовал поиск по картинке, по цвету, все бессмысленно.
Кто-то сталкивался с проблемой?
The name tf.disable_eager_execution is deprecated. Please use tf.compat.v1.disable_eager_execution instead.
path_to_model нет файла в проекте
У кого-то была ошибка с форматом входных данных? Конкретно у меня ожидается формат .tf, а не .h5. Я не очень осведомлен в TF и Keras и не смог конвертировать файл из одного формата в другой. Нашел кучу советов, но хз как конкретно их применить к исходному коду модели.
Вот сама ошибка:
NotImplementedError: Save or restore weights that is not an instance of `tf.Variable` is not supported in h5, use `save_format='tf'` instead.
Видео класс, интересно, получится ли с помощью данной библиотеки обходить recaptcha v2. Даже в плане изображений только авто либо только гидрантов, было бы очень кстати
Не запускается. Выдает вот это: raise NotImplementedError(
NotImplementedError: Save or restore weights that is not an instance of `tf.Variable` is not supported in h5, use `save_format='tf'` instead. Got a model or layer Conv2D with weights [<KerasVariable shape=(7, 7, 3, 64), dtype=float32, path=conv1/kernel>, <KerasVariable shape=(64,), dtype=float32, path=conv1/bias>]
Я начал учить питон, и raspbwrry pi хочу на этой основе сделать робота снегоуборщика, которой сможет убирать не только двор но и улицы, а для этого мне нужно что бы он мог распознавать объекты людей машин животных и препятствия и дорожные знаки, и то как действовать в той или иной ситуации, да да знаю что для такого программа будет большая и написать не просто и не быстро но вот хочеться и все
Какой версии python итерпритатор?
Удалось установить работающий код на Raspberry? Не было медленной работы кода? У меня распознование 1city.jpg выполняется за 12 с. Это очень медленно.
Вопрос в том как создать и обучить свою модель
Мен осындағы жасап көрдім. Бірақ видеодағыдай шықпады
суреттерден денелерді таба алмады
А как наоборот сделать. Есть конкретное изображение предмета а на выходе получить что это? Машина человек принтер телефон собака или книга….
в Visual studia code: при первом запуске
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated UXXXXXXXX escape из-за файла mask_rcnn_coco.h5 как быть?
в видео всё очень понятно, но на деле просто ужас! Не работает, выделяет стену как яблоко, и вообще рандомно как-то, ещё уже обновили numpy и теперь нету np.bool и надо искать и заменять на просто bool(вины автора нет, видео уже 3 года назад было сделано), но если кто знает, помогите пж