オブジェクト検出 : 乙Py先生のプログラミング教室

今回は物体検知のライブラリである
YOLOを使って色々な画像の物体を検知してみました

解説動画はこちら

YOLOとは

YOLOは

リアルタイムオブジェクト検出アルゴリズム

のことで、You Look Only Onseの略

だそうです

オブジェクトの検出と
クラス分類を同時に行う事ができ

画像をグリッドセルとして扱って
オブジェクトに当てはめ

オブジェクトが存在する場合
どのクラスに属するかを確率で示してくれる

というものです

早速物体検知をやってみましょう

Google Colabで使う事ができる
コードサンプルです

Google Colabへのインストール方法

一番最初はGoogle Driveのマウントです

# Google ドライブをマウントする
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

コードを実行すると
ドライブのマウントに関する
アカウントの許可が求められるので
自分のアカウントを指定します

次にコード類のインストールです

# マウント場所に移動
%cd  /content/drive/MyDrive/

# YOLO V5をGithubより入手
!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

# YOLOに必要なモジュールをインストール
%pip install -qr yolov5/requirements.txt

# インストール場所に移動
%cd  /content/drive/MyDrive/yolov5

これを実行すると
ドライブ内にインストールされる形になります

サンプル画像を見てみる

物体検知を行う画像は
data/images/ 配下に
置くようになっているようです

ここに画像を置いておきましょう

サンプル画像を確認するコードはこれです

# サンプル画像の表示
from IPython.display import Image, display
display(Image('画像パスを指定',width=400))

画像の物体検知を行うには
次のコードで行います

# 画像内の物体検知を行う
!python detect.py --source data/images/画像ファイル名

結果は
runs/detect/フォルダ名
配下の同名のファイルになります

サンプル画像で行うと
こんな結果になります

オブジェクトが存在する領域を
バウンディングボックスで
ボックス内のクラス分類を行って
その確率を0-1の間で返してくれます

動画では
色々なサンプル画像で検出を行っているので
そちらも参考にしてみて下さい

今回はここまでです
それでは

タグ：: Python; プログラミング; 物体検知; オブジェクト検出; YOLO