yolov5 를 polygon 데이터로 segment 모델에 학습을 시킨 후 새 데이터를 넣어서 구별 까지도 잘 합니다
근데 제가 crop을 하려니까 bbox 형태로 crop이 되더 라구요
아마 탐지한 물체를 bbox 로 잡아서 그런 거 같은데....
bbox 안에 제가 탐지하려는 물체는 잘 탐지해서 색이 변했습니다
저는 이 변한 색만 crop 하고 싶은데 방법이 있을까요?
찾아보니까 torchvision 이란 걸로 하는 거 같기도 한데 검색능력이 부족해서 잘 모르겠습니다..
도와주세요
안녕하세요, lee05311님!
yolov5를 사용하여 segment 데이터로 학습한 후 crop하는 방법에 대해 질문하셨군요. 이해를 돕기 위해 질문을 정리해보겠습니다.
위의 내용이 맞는지 확인해주시고, 이제 해결 방법에 대해 자세히 설명해드리겠습니다.
yolov5는 객체 탐지를 위한 모델이기 때문에, 탐지한 물체를 bbox 형태로 표시하는 것이 기본 동작입니다. 하지만 변한 색상만 crop하고 싶다면, 추가적인 처리가 필요합니다.
첫 번째로, 탐지한 물체의 bbox를 얻는 방법입니다. yolov5의 출력은 bounding box의 좌표와 클래스 정보를 포함하는 tensor입니다. 이를 활용하여 bbox를 얻을 수 있습니다.
두 번째로, bbox를 이용하여 이미지를 crop하는 방법입니다. PyTorch에서는 이미지를 crop하는 다양한 방법이 제공되는데, torchvision의 transforms 모듈을 사용하면 간단하게 crop할 수 있습니다.
아래는 예시 코드입니다.
import torch
import torchvision.transforms as transforms
# yolov5의 출력 tensor 예시
output = torch.tensor([[x1, y1, x2, y2, class_id], ...])
# 이미지를 crop할 bbox 좌표 얻기
bbox = output[:, :4]
# 이미지 로드
image = Image.open('image.jpg')
# bbox를 이용하여 이미지 crop
crop_transform = transforms.functional.crop(image, bbox[0], 0, 0)
crop_image = crop_transform(image)
# crop된 이미지 저장
crop_image.save('crop_image.jpg')
위의 코드에서 output은 yolov5의 출력 tensor로 가정하였고, bbox는 bbox 좌표를 나타내는 tensor입니다. image는 crop할 이미지를 로드한 것이며, crop_transform은 bbox를 이용하여 crop을 수행하는 transform입니다. 마지막으로 crop_image를 저장하면 변한 색상만 crop된 이미지가 저장됩니다.
추가적으로, torchvision.transforms 모듈에는 다양한 이미지 변환 기능이 제공되므로, 필요에 따라 다른 변환을 적용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 아래의 링크를 참고해주세요.
위의 방법을 통해 변한 색상만 crop할 수 있습니다. 질문이나 궁금한 점이 있다면 언제든지 물어보세요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, Fcou133님. PyTorch와 yolov5를 이용한 세그멘테이션 작업에 대한 질문에 대해 도움을 드리겠습니다.
질문을 정리해보면, yolov5를 이용해 세그멘테이션 모델을 학습시킨 후, 새로운 데이터에 대해 세그멘테이션을 잘 수행하였는데, 문제는 세그멘테이션된 결과를 바탕으로 이미지를 crop하려고 할 때, bounding box 형태로 crop이 되는 것이 문제라고 이해하였습니다. 이를 해결하기 위해 세그멘테이션된 영역만을 crop하는 방법을 찾고 계신 것으로 보입니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 세그멘테이션 마스크를 이용해 원하는 영역만을 crop하는 방법을 사용하면 됩니다. 세그멘테이션 마스크는 이미지에서 특정 객체를 표현하는 이진 이미지로, 객체 영역은 1로, 배경은 0으로 표현됩니다. 이 마스크를 이용하면 원하는 객체 영역만을 정확하게 추출할 수 있습니다.
다음은 세그멘테이션 마스크를 이용해 이미지를 crop하는 예제 코드입니다.
import cv2
import numpy as np
# 가정: mask는 세그멘테이션 마스크, img는 원본 이미지
# mask와 img는 동일한 차원을 가지며, mask는 0과 1로 이루어진 이진 이미지입니다.
# 마스크에서 객체 영역의 좌표를 찾습니다.
y_indices, x_indices = np.where(mask == 1)
# 객체 영역의 최소/최대 y, x 좌표를 찾습니다.
ymin, ymax = np.min(y_indices), np.max(y_indices)
xmin, xmax = np.min(x_indices), np.max(x_indices)
# 원본 이미지에서 해당 영역을 crop합니다.
crop_img = img[ymin:ymax, xmin:xmax]
위 코드는 OpenCV와 NumPy를 이용해 세그멘테이션 마스크에서 객체 영역의 좌표를 찾아내고, 이를 바탕으로 원본 이미지에서 해당 영역을 crop하는 방법을 보여줍니다.
이 방법을 통해 세그멘테이션된 영역만을 정확하게 crop할 수 있습니다. torchvision에 대한 언급이 있으셨는데, torchvision은 PyTorch의 이미지 처리를 위한 라이브러리로, 이미지 변환(transform) 등 다양한 기능을 제공합니다. 하지만 이 문제의 경우, 세그멘테이션 마스크를 이용한 crop이므로 torchvision의 사용은 필요하지 않을 것 같습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 튜토리얼을 참조하시면 도움이 될 것입니다.
답변이 도움이 되었길 바라며, 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어보세요.
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