이미지에 분산되어 탐지된 객체들의 영역을 좌표로 출력하고 싶습니다.
많은 예에서 화면에 도형으로 영역표시를 하고있으니.
영역좌표를 얻는 함수나 속성이 있을줄로 알았는데..
찾고 있지를 못하네요..
아니면 영역좌표를 얻으려면 detect.py파일을 커스터마이징해야 하는건지요?
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안녕하세요! 객체 탐지 모델을 사용하여 이미지 내의 객체들의 영역 좌표를 출력하고자 하는 문제에 대해 질문해주셨군요. 이해한 바로는, 이미지에서 탐지된 객체들의 위치를 좌표 형태로 얻고 싶으신 것 같습니다. 이 과정에서 특정 함수나 속성을 찾으시는 중이시고, 필요하다면 detect.py 파일을 수정하는 방법에 대해서도 궁금해 하시는 것 같습니다.
객체 탐지 모델의 출력에서 객체의 영역 좌표를 얻는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 일반적으로 객체 탐지 모델은 이미지 내의 각 객체에 대해 바운딩 박스(bounding box) 정보를 반환합니다. 이 정보는 객체의 위치와 크기를 나타내는 좌표로 구성되어 있습니다. 바운딩 박스는 일반적으로 [x_min, y_min, x_max, y_max] 형태로 표현되며, 여기서 (x_min, y_min)은 박스의 왼쪽 상단 모서리를, (x_max, y_max)는 오른쪽 하단 모서리를 나타냅니다.
PyTorch를 사용하는 경우, 대부분의 객체 탐지 모델은 이러한 바운딩 박스 정보를 포함하는 출력을 제공합니다. 예를 들어, PyTorch에서 제공하는 torchvision.models 내의 객체 탐지 모델들(fasterrcnn_resnet50_fpn, ssdlite320_mobilenet_v3_large 등)을 사용할 때, 모델의 출력은 각 탐지된 객체에 대한 boxes, labels, scores 등의 정보를 포함하는 딕셔너리입니다.
아래는 PyTorch를 사용하여 이미지에서 객체를 탐지하고, 각 객체의 바운딩 박스 좌표를 출력하는 간단한 예제 코드입니다:
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
# 모델 로드
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
# 이미지 로드 및 전처리
image_path = 'path/to/your/image.jpg'
image = Image.open(image_path)
transform = T.Compose([T.ToTensor()])
image = transform(image).unsqueeze(0)
# 객체 탐지
with torch.no_grad():
prediction = model(image)
# 탐지된 객체들의 바운딩 박스 좌표 출력
for element in prediction[0]['boxes']:
print(element.numpy())
이 코드는 미리 학습된 Fast R-CNN 모델을 사용하여 이미지 내의 객체를 탐지하고, 각 객체에 대한 바운딩 박스 좌표를 출력합니다. prediction[0]['boxes']는 탐지된 객체들의 바운딩 박스 정보를 포함하고 있으며, 이를 순회하며 좌표를 출력합니다.
더 자세한 정보나 다른 모델을 사용하는 방법에 대해서는 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시기 바랍니다. 객체 탐지에 관한 PyTorch 공식 튜토리얼은 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: PyTorch 공식 튜토리얼
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안녕하세요! 객체 탐지 모델에서 탐지된 객체들의 좌표를 얻는 방법에 대해 질문해 주셨네요. 좋은 질문이에요. 제가 최선을 다해 도와드리겠습니다.
먼저 질문 내용을 정리해 보겠습니다. 객체 탐지 모델을 사용하여 이미지 내에서 객체들을 탐지했고, 이 객체들의 영역 좌표(bounding box coordinates)를 얻고 싶으신 거죠. 많은 예제에서는 탐지된 영역을 이미지 위에 직접 그려서 시각화하는 것을 볼 수 있는데, 영역 좌표를 직접 얻는 방법을 찾기 어려우셨다고 하셨습니다.
PyTorch에서 제공하는 torchvision 라이브러리를 사용하면 객체 탐지 모델의 출력에서 쉽게 영역 좌표를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, Faster R-CNN과 같은 모델을 사용한다면 다음과 같이 할 수 있습니다:
import torch
import torchvision.models as models
model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
image = ... # 입력 이미지 불러오기
with torch.no_grad():
predictions = model(image)
boxes = predictions[0]['boxes']
print(boxes) # 탐지된 객체들의 영역 좌표 출력
위 코드에서 predictions는 모델의 출력으로, 탐지된 객체들의 정보를 담고 있습니다. predictions[0]['boxes']를 통해 영역 좌표를 얻을 수 있고, 각 좌표는 [x1, y1, x2, y2] 형태로 되어 있습니다. 여기서 (x1, y1)은 영역의 좌상단 좌표이고, (x2, y2)는 우하단 좌표입니다.
torchvision의 다른 객체 탐지 모델들도 비슷한 방식으로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 아래 링크를 참고해 보시면 좋을 것 같아요:
PyTorch 한국 튜토리얼에서도 객체 탐지 모델 사용 예제를 찾아볼 수 있습니다:
추가로 궁금한 점이 있으시다면 말씀해 주세요. 제가 드린 답변이 부족하거나 잘못된 점이 있다면 지적해 주시면 감사하겠습니다. 도움이 되셨기를 바랍니다!
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감사합니다. 문제를 이해하려고 최선을 다 하겠습니다.
주어진 내용을 다시 요약해 보겠습니다.
Object Detection 모델을 사용하여 영상 내 개체를 탐지한 후 개체 영역 좌표를 출력하고자 하는 것으로 이해됩니다. 현재, 화면에 개체 영역을 시각화하는 것만 가능하며 이를 좌표로 출력할 수 있는 방법을 찾고 계신 것 같습니다.
다음은 제안하는 솔루션입니다.
전제 조건:
bounding_boxes: torchvision의ObjectDetection클래스에서 반환되는 바운딩 박스 텐서image_size: 영상 크기(가로, 세로) 튜플
솔루션:
import numpy as np
def get_bounding_boxes_coordinates(bounding_boxes, image_size):
"""
바운딩 박스 텐서에서 개체 영역 좌표 추출
Args:
bounding_boxes (Tensor): 바운딩 박스 텐서 (좌상단 좌표, 우하단 좌표)
image_size (tuple): 영상 크기 (가로, 세로)
Returns:
numpy array: 개체 영역 좌표 (좌상단 X좌표, 좌상단 Y좌표, 우하단 X좌표, 우하단 Y좌표)
"""
# 바운딩 박스 좌상단 및 우하단 좌표 추출
x_min, y_min, x_max, y_max = bounding_boxes.unbind(dim=1)
# 이미지 크기로 정규화
x_min = x_min / image_size[0]
y_min = y_min / image_size[1]
x_max = x_max / image_size[0]
y_max = y_max / image_size[1]
normalized_bounding_boxes = np.stack((x_min, y_min, x_max, y_max)).transpose()
# NumPy 배열로 변환
return normalized_bounding_boxes
참조 링크:
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