计算机视觉系列（3）：目标检测的基础与实现

计算机视觉系列（3）：目标检测的基础与实现

前言

欢迎来到“计算机视觉系列”的第三篇！在前两篇中，我们分别探讨了图像处理的基础和图像分类的原理。本篇将聚焦于目标检测（Object Detection），这是计算机视觉中的一个核心任务。目标检测不仅要识别图像中的物体类别，还要定位它们的位置，通常以边界框（Bounding Box）的形式输出结果。本文将带你从基础概念入手，逐步走向代码实现。

“计算机视觉系列”共分为7个专题：

1. 图像处理基础
2. 图像分类入门
3. 目标检测的基础与实现（本文）
4. 图像分割技术
5. 视频分析与跟踪
6. 深度学习在计算机视觉中的应用
7. 计算机视觉的未来趋势

什么是目标检测？

目标检测的任务是在图像或视频中找到感兴趣的对象，并标注其位置和类别。例如，在自动驾驶场景中，目标检测可以识别行人、车辆和交通标志。相比图像分类（仅输出类别），目标检测多了一个“定位”的要求，因此难度更高。

常见的目标检测算法分为两类：

• 两阶段检测：如 Faster R-CNN，先生成候选区域（Region Proposal），再分类和定位。
• 单阶段检测：如 YOLO 和 SSD，直接预测边界框和类别，速度更快。

目标检测的核心概念

1. 边界框（Bounding Box）
   边界框通常由四个参数定义：左上角坐标 (x_min, y_min) 和右下角坐标 (x_max, y_max)，或者中心点坐标 (x_center, y_center) 加宽高 (w, h)。

2. IOU（交并比）
   IOU 是衡量预测边界框与真实边界框重合程度的重要指标，计算公式为：

   IOU = (交集面积) / (并集面积)
   

   IOU 值越高，说明预测越准确。

3. 非极大值抑制（NMS）
   NMS 用于去除重叠的边界框，保留置信度最高的框。

一个简单的代码示例：使用 OpenCV 进行目标检测

以下是一个基于 OpenCV 的简单目标检测示例，使用预训练的 SSD 模型检测图像中的常见物体。

环境准备

确保你已安装以下库：

pip install opencv-python numpy

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 加载预训练 SSD 模型
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt", "mobilenet_ssd.caffemodel")

# 加载图像
image = cv2.imread("example.jpg")
(h, w) = image.shape[:2]

# 图像预处理
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), 0.007843, (300, 300), 127.5)

# 输入模型并检测
net.setInput(blob)
detections = net.forward()

# 类别标签（COCO 数据集部分）
CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair"]

# 处理检测结果
for i in range(detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:  # 置信度阈值
        idx = int(detections[0, 0, i, 1])
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

        # 绘制边界框和标签
        label = f"{CLASSES[idx]}: {confidence:.2f}"
        cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(image, label, (startX, startY - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果
cv2.imshow("Output", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码说明

1. 模型加载：使用 MobileNet SSD 预训练模型，您需要下载 deploy.prototxt 和 mobilenet_ssd.caffemodel 文件（可在 OpenCV 官方 GitHub 获取）。
2. 图像预处理：将图像调整为 300x300 并转换为 Blob 格式。
3. 结果处理：遍历检测结果，绘制置信度高于 0.5 的边界框和标签。

运行结果

运行代码后，程序会在输入图像上绘制绿色边界框，并标注物体类别和置信度。如果您想测试，可以用一张包含常见物体的照片（如汽车、猫等）替换 example.jpg。

进阶方向：YOLO 与 Faster R-CNN

• YOLO（You Only Look Once）
  YOLO 将图像分成网格，直接预测每个网格中的边界框和类别，速度快，适合实时应用。推荐使用 YOLOv5 或 YOLOv8（PyTorch 实现）。

• Faster R-CNN
  通过区域建议网络（RPN）生成候选区域，再进行分类和边界框回归，精度更高但速度较慢。

如果您想尝试 YOLO，可以参考以下伪代码：

from yolov5 import YOLOv5

model = YOLOv5("yolov5s.pt")  # 加载预训练模型
results = model.predict("example.jpg")
results.show()  # 显示检测结果

总结

目标检测是计算机视觉中的关键技术，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。本文介绍了目标检测的基础概念，并通过 OpenCV 提供了一个入门示例。下一期（系列4），我们将探讨图像分割技术，敬请期待！

如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！