امروزه به دلیل رشد تصاعدی تصاویر دیجیتال و استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها؛ پردازش تصویر اهمیت ویژه‌ای پیدا کرده است. تشخیص اشیاء در پردازش تصویر نیز زیرشاخه‌ای از بینایی ماشین و پردازش تصویر است که می‌تواند اشیاء مورد علاقه در تصاویر یا فیلم‌های دیجیتال را تشخیص دهد و آن‌ها را شناسایی کند.
دلایل زیادی وجود دارد که می‌تواند ضرورت پردازش تصویر را اثبات کند؛ تصویربرداری پزشکی، نظارت و امنیت، اتوماسیون و صنعت و سنجش از راه دور از جمله امکانات مهمی است که از طریق پردازش تصویر میسر خواهد بود و بر زندگی روزمره ما انسان‌ها تأثیر قابل توجهی دارد.
هدف از تشخیص اشیاء شناسایی خودکار و دقیق اشیاء مورد نظر و ترسیم کادرهای محدود کننده در اطراف آن‌ها برای نشان دادن مکان دقیقشان در تصویر است.
اگر در ابتدای مسیر شناخت پردازش تصویر هستید، ما به شما پیشنهاد می‌کنیم تا با خواندن مقاله پردازش تصویر چیست اطلاعات مهمی را در این زمینه و کاربردهای متنوع آن کسب کنید.
هدف از تشخیص اشیاء در پردازش تصویر شناسایی خودکار و دقیق اشیاء مورد نظر و ترسیم کادرهای محدود کننده در اطراف آن‌ها برای نشان دادن مکان دقیقشان در تصویر است.
تشخیص اشیاء در پردازش تصویر چیست؟ #
تشخیص اشیاء در پردازش تصویر یا Object Detection، یک تکنیک بینایی ماشین است که شامل شناسایی و بومی سازی اشیاء درون یک تصویر یا ویدیو می‌باشد بطوریکه بتواند اشیاء خاص در یک تصویر و حضور و مکان آن‌ها را به درستی تشخیص دهد.
تشخیص اشیاء در پردازش تصویر کاربردهای متفاوتی دارد، به طور مثال می‌توان از آن در صنعت خودرو، سیستم‌های نظارتی، روباتیک و موتورهای جستجو استفاده کرد.
تشخیص اشیاء در پردازش تصویر اغلب از طریق استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن که قادر به یادگیری ویژگی‌ها و الگوهای پیچیده در تصاویر هستند، بدست می‌آید.
این الگوریتم‌ها بر روی مجموعه داده‌های بزرگی از تصاویر حاشیه نویسی آموزش داده شده اند که آن‌ها را قادر می‌سازد اشیاء را با درجه بالایی از دقت تشخیص داده و مکان‌یابی کنند. پس از آموزش می‌توان از این مدل برای تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدیوهای جدید در زمان واقعی استفاده کرد.
هدف از تشخیص اشیاء در پردازش تصویر چیست؟ #
در الگوریتم تشخیص اشیاء در پردازش تصویر، هدف پیدا کردن یک شئ در تصویر و رسیدن به مختصات پیکسلی آن در عکس است. در ادامه گاهی لازم است تا این مختصات پیکسلی را از طریق کالیبراسیون به مختصات واقعی تبدیل نماییم.
مراحل تشخیص اشیاء در پردازش تصویر #
نحوه کار در الگوریتم مچینگ یا همان ” تشخیص اشیاء در پردازش تصویر” به 2 مرحله تقسیم می‌شود، مرحله اول، ساخت مدل و مرحله دوم پیدا کردن مدل؛ به این صورت که ابتدا مدلی را به عنوان مرجع در آن تعریف می‌کنیم و سپس به دنبال آن می‌گردیم. در ادامه هریک از این مراحل را به صورت کامل توضیح می‌دهیم.
ساخت مدل برای تشخیص اشیاء در پردازش تصویر #
ساخت یک مدل برای تشخیص اشیاء شامل مراحل مختلفی از جمله جمع‌آوری داده‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها، طراحی معماری مدل، آموزش و ارزیابی مدل است.
جمع‌آوری داده‌ها: اولین گام در ساخت یک مدل برای تشخیص اشیاء، جمع‌آوری مجموعه داده‌ای از تصاویر است که شامل اشیائی است که می‌خواهید تشخیص دهید. این مجموع داده باید به اندازه کافی بزرگ و متنوع باشد تا تغییرات ظاهری اشیاء را به تصویر بکشد.
پیش پردازش داده‌ها: هنگامی که مجموعه‌ای از داده را جمع‌آوری کردید، مرحله بعدی پیش پردازش داده‌ها است. این مرحله می‌تواند تکنیک‌هایی مانند تغییر اندازه تصاویر، تبدیل به مقیاس خاکستری و مواردی مانند چرخش، ورق زدن و مقیاس بندی را شامل شود.
طراحی معماری مدل: مرحله سوم، طراحی معماری مدلی است که بتواند اشیاء موجود در تصاویر را تشخیص دهد
آموزش مدل: بعد از طراحی معماری مدل، گام بعدی آموزش مدل با استفاده از مجموعه داده از پیش پردازش شده است. در طول آموزش، مدل یاد می‌گیرد که اشیاء را با تنظیم وزن خود برای به حداقل رساندن تفاوت بین خروجی پیش‌بینی شده و خروجی واقعی تشخیص دهد.
ارزیابی مدل: پس از آموزش مدل، مرحله نهایی ارزیابی عملکرد آن بر روی مجموعه داده آزمایشی است. این مرحله می‌تواند شامل محاسبه معیارهایی مانند دقت، یادآوری و امتیاز F1 برای تشخیص اشیاء باشد.
شناسایی و تشخیص اشیاء در پردازش تصویر #
مرحله شناسایی شی شامل استفاده از الگوریتم‌هایی برای شناسایی و استخراج ویژگی‌هایی است که مشخصه شئ مورد شناسایی است. این فرایند به طور معمول شامل چندین مرحله فرعی است.
ابتدا تصویر از قبل پردازش می‌شود تا علاوه بر افزایش کیفیت، نویز آن نیز کاهش یابد، در مرحله بعد ویژگی‌هایی از تصویر استخراج می‌شود که می‌تواند شامل اطلاعاتی مانند رنگ، بافت، شکل و اندازه تصویر باشد.
پس از استخراج ویژگی‌ها؛ مرحله بعدی طبقه‌بندی شئ است. در این مرحله الگوریتم‌های طبقه‌بندی مختلفی وجود دارد که می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. هنگامی‌که شئ طبقه‌بندی شد؛ آخرین مرحله این است که آن را در تصویر قرار دهید.
خروجی الگوریتم تشخیص اشیاء در پردازش تصویر #
مختصات شئ #
خروجی یک الگوریتم تشخیص اشیاء در پردازش تصویر معمولا لیستی از کادرهای محدودکننده است که مکان و اندازه اشیاء شناسایی شده را در تصویر نشان می‌دهد.
این جعبه‌های مرزی معمولاً به صورت مجموعه‌ای از چهار مختصات (x,y) نشان داده می‌شوند که گوشه سمت چپ بالای کادر و عرض و ارتفاع را تعیین کرده و اندازه آن را مشخص می‌کنند.
علاوه بر جعبه‌های مرزی، خروجی ممکن است شامل یک برچسب برای هر شئ شناسایی شده باشد که نوع شئ را نشان می‌دهد.
چرخش #
الگوریتم تشخیص اشیاء می‌تواند به ما بگوید که شئ به چه میزان چرخیده است. چرخش بر حسب یک زاویه بین صفر تا 360 نسبت به مدل اصلی تعریف می‌شود.
مقیاس #
بزرگ یا کوچک شدن شئ نسبت به شئ اصلی می‌تواند بر حسب عدد در برخی الگوریتم‌های شناسایی اشیاء عنوان گردد؛ در مقیاس هرچه نسبت بزرگتر از یک باشد به معنای بزرگتر شدن مدل نسبت به مدل اصلی است و هرچقدر کمتر از یک باشد به معنای کوچکتر شدن مدل نسبت به مدل اصلی است.
منابع #
اگر به اطلاعات بیشتری درباره‌ی تشخیص اشیاء در پردازش تصویر نیاز دارید؛ شما می‌توانید با خواندن این مقاله تخصصی اطلاعات مفیدی را بدست آورید.
https://www.mathworks.com/solutions/image-video-processing/object-recognition.html
