目標(biāo)檢測簡介
目標(biāo)檢測是計算機(jī)視覺中一個重要的研究方向。人眼可以輕松、準(zhǔn)確地識別出圖片中的物體是什么、這個物體在圖片中的哪個位置。
例如，當(dāng)我們看到下圖左邊的圖片時，我們可以輕松的識別出圖片中的動物是貓和狗，并且知道它們在圖片中所處的位置。但是對于計算機(jī)來說，在以數(shù)字形式表示的圖片中尋找目標(biāo)物體，并判斷這個物體是什么，這是一件困難的事情。目標(biāo)檢測的目的就是使計算機(jī)能夠識別圖片中的目標(biāo)（物體、動物等）是什么、這個目標(biāo)的位置在哪里。如下右邊的圖片所示，通過檢測算法的幫助，計算機(jī)不僅能識別出圖中的動物，還可以標(biāo)記出其所處的位置。
目標(biāo)檢測的發(fā)展可以分為兩個階段：傳統(tǒng)檢測算法和基于深度學(xué)習(xí)的檢測算法。
傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測算法是通過將人為設(shè)計的目標(biāo)特征和機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器相結(jié)合來實(shí)現(xiàn)的。
基于深度學(xué)習(xí)的檢測算法可分為兩類，一類是使用基于候選區(qū)域（Region Proposal）的方法先找出圖片中可能存在目標(biāo)的區(qū)域，然后通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該區(qū)域進(jìn)行分類；另一類是直接使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測目標(biāo)所屬類別的概率和其在圖片中的位置坐標(biāo)。
由于深度學(xué)習(xí)的崛起，推動了目標(biāo)檢測的快速發(fā)展和應(yīng)用，如今目標(biāo)檢測已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于我們的日常生活中，如自動駕駛、安保監(jiān)控、醫(yī)療影像、機(jī)器視覺等領(lǐng)域。雖然目標(biāo)檢測在發(fā)展過程中取得了很多成果，但同時也面臨很多挑戰(zhàn)，例如目標(biāo)檢測在實(shí)時性、抗干擾性、工業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用等方面還存在很多阻礙。
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OpenCV 是一個基于 C++ 編寫的輕量級高效的開源許可發(fā)行的跨平臺計算機(jī)視覺庫，可運(yùn)行在多種操作系統(tǒng)上：Windows、Mac OS、Linux、Android。由于其具有友好的可讀性和運(yùn)行的效率，故獲得大量開發(fā)者的青睞，同時其還提供 Python、Ruby 等語言的接口方便開發(fā)者調(diào)用。本教程將使用 Python 語言對 OpenCV 的庫函數(shù)進(jìn)行調(diào)用。大家可以訪問 OpenCV 官方網(wǎng)站 獲取更多相關(guān)知識。
NumPy 是一個支持處理多維度大型矩陣的 Python 科學(xué)計算包。在對圖像進(jìn)行處理時經(jīng)常會用到 NumPy，OpenCV 中讀取存儲圖片都是以 NumPy 形式完成的。利用 NumPy 我們可以輕松的以多維數(shù)據(jù)的形式呈現(xiàn)圖片，并對圖片進(jìn)行重組、計算、數(shù)值分析等操作。想要深入學(xué)習(xí)可以訪問 NumPy 官方中文文檔。
TensorFlow 是一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺，其廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)上。其可運(yùn)行在多種平臺上，如 PC、移動和分布式平臺。支持多種計算機(jī)語言：C++、Python、Java、Go等。由于其靈活、便捷、高性能以及活躍的社區(qū)等因素使得 TensorFlow 成為目前最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開源框架之一。本教程將使用 Python 語言對 TensorFlow 進(jìn)行調(diào)用。想要更深入學(xué)習(xí)該框架可以訪問 TensorFlow 官方網(wǎng)站。
scikit-learn 是基于 Python 的開源機(jī)器學(xué)習(xí)工具，其涵蓋大部分機(jī)器學(xué)習(xí)算法，包括分類、回歸、非監(jiān)督分類、數(shù)據(jù)降維、數(shù)據(jù)預(yù)處理等，是一款高效的數(shù)據(jù)挖掘和分析的工具。其通過 NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等實(shí)現(xiàn)多種算法并且可在各種環(huán)境中使用。關(guān)于該工具更詳細(xì)的信息可以參考 scikit-learn 官方網(wǎng)站。
scikit-image 是一個基于 Python 的開源圖像處理工具，其將圖片作為 NumPy 數(shù)組，并包括分割、幾何變換、過濾等處理方法。
滑動窗口（Sliding Windows）
當(dāng)我們構(gòu)建一個傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測方法時，首先需要提供待檢測圖片，然后將滑動窗口（Sliding Windows）和圖像金字塔（Image Pyramid）這兩種方法相結(jié)合，從圖片中選擇出一些區(qū)域。接下來通過一些算法提取出這些區(qū)域的特征信息，然后通過機(jī)器學(xué)習(xí)的分類器對提取的特征分類。目標(biāo)檢測的輸出結(jié)果一般是使用矩形框標(biāo)記出要檢測的目標(biāo)，但是使用滑動窗口和圖像金字塔時在同一個目標(biāo)上會標(biāo)記出多個矩形框，所以我們需要使用非極大值抑制（Non-maxima suppression）來剔除多余的矩形框，確保每個目標(biāo)只用一個矩形框標(biāo)記。
滑動窗口（Sliding Windows）在目標(biāo)檢測過程中的作用是定位目標(biāo)（物體、動物等）在圖片中的位置。在計算機(jī)視覺中滑動窗口是一個矩形框，它沿著從左向右、從上向下的方向在圖片上滑動以達(dá)到提取出圖片中每一個區(qū)域的目的。對于矩形框滑過的每一區(qū)域，我們使用分類器來判斷該區(qū)域中是否存在物體。
滑動窗口的實(shí)現(xiàn)比較簡單，下面我們通過代碼來實(shí)現(xiàn)這個方法。首先在腳本中我們導(dǎo)入需要用到的模塊，這里我們導(dǎo)入 cv2 模塊用于處理圖片。分別從 matplotlib 導(dǎo)入 pyplot 和從 IPython 中導(dǎo)入 display 模塊用于顯示圖片。然后我們使用 %matplotlib inline 魔法函數(shù)讓圖片在頁面中顯示。
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
from IPython import display
%matplotlib inline
然后我們定義一個函數(shù) sliding_window 用于獲取滑動窗口。這個函數(shù)有三個參數(shù) image、window 和 step。
第一個參數(shù) image 是輸入函數(shù)的圖片，我們將用矩形框在這個圖片上滑動。
第二個參數(shù) window 是一個元組，表示滑動的矩形框的高和寬。
第三個參數(shù) step 表示矩形框間隔多少個像素移動一次，這里我們可以稱之為步長。
下圖中我們用三種顏色表示不同位置的同一矩形框，圖中的 n 就表示矩形框每次移動 n 個像素的距離，step 設(shè)置的太小或太大都會對目標(biāo)檢測造成負(fù)面的影響，一般這個值會設(shè)置在 4 到 8 之間。
def sliding_window(image, window, step):
for y in range(0, image.shape[0] - window[1], step):
for x in range(0, image.shape[1] - window[0], step):
yield (x, y, image[y:y + window[1], x:x + window[0]])
想要實(shí)現(xiàn)矩形框在圖片上滑動，我們需要知道矩形框每次滑動位于圖片中的位置。我們使用兩個 for 循環(huán)獲取矩形框的所有坐標(biāo)位置。第一個 for 循環(huán)控制矩形框以 step 的步長在圖片中上下移動，第二個 for 循環(huán)控制矩形框以 step 的步長在圖中左右移動。最后通過 yield 生成器返回一個元組，其中元組的第一個元素 x 和第二個元素 y 表示矩形框左上角的坐標(biāo)，元組的第三個元素 image[y:y + window[1], x:x + window[0]] 就是處在圖片中不同位置的矩形框。
我們構(gòu)建好了函數(shù)后，下面我們可以使用這個函數(shù)來實(shí)現(xiàn)滑動窗口操作了。首先我們使用以下命令來獲取需要用到的圖片 pets.jpg。
!wget https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/3096/pets.jpg
接下來我們使用 cv2.imread 函數(shù)讀取圖片，pets.jpg 是要讀取的圖片名。然后我們定義滑動窗口的寬 window_w 為 400 個像素，滑動窗口的高 window_h 為 400 個像素。我們使用 n 來表示滑動窗口的數(shù)量。
image = cv2.imread("pets.jpg")
(window_w, window_h) = (400, 400)
接下來使用一個 for 循環(huán)來遍歷每一個滑動窗口，我們需要傳遞三個參數(shù)給 sliding_window。
第一個參數(shù) image 是我們讀取的圖片。
第二個參數(shù) (window_w, window_h) 表示滑動窗口的寬和高。
第三個參數(shù) 200 表示滑動窗口將每次滑動的步長為 200 個像素（注意這里為了演示方便將滑動窗口和步長的值設(shè)置得都很大，在實(shí)際使用中不建議將其設(shè)置過大或過?。?br>
然后我們使用一個 if 語句來判斷獲得的滑動窗口和我們設(shè)定的滑動窗口大小是否一致，如果滑動窗口截取的區(qū)域與設(shè)定的 (window_w, window_h) 中任意一個元素不同，則執(zhí)行 continue 跳過該滑動窗口。
for (x, y, window) in sliding_window(image, (window_w, window_h), 200):
if window.shape[0] != window_w or window.shape[1] != window_h:
continue
clone = image.copy()
cv2.rectangle(clone, (x, y), (x + window_w, y + window_h), (0, 255, 0), 2)
clone = clone[:,:,::-1]
plt.imshow(clone)
plt.pause(0.1)
display.clear_output(wait=True)
在循環(huán)內(nèi)我們繪制出圖片中每一個滑動窗口了，在繪制前使用 copy 函數(shù)復(fù)制輸入函數(shù)的圖片，因為接下來的畫圖操作將會修改源圖片，接著我們使用 cv2.rectangle 在 clone 上繪制出每個滑動窗口。因為在 OpenCV 圖片是以 B，G，R（藍(lán)，綠，紅）的通道順序存儲的，而在 Matplotlib 中圖片是以 R，G，B 的通道順序存儲，所以我們使用 clone[:,:,::-1] 切片方法來跳轉(zhuǎn)圖片通道的順序，然后使用 plt.imshow 在頁面中呈現(xiàn)繪圖后的結(jié)果。
因為我們在 for 循環(huán)內(nèi)要繪制多張圖片，所以使用 plt.pause(0.1) 讓每張圖片顯示暫停一段時間，函數(shù)的參數(shù) 0.1 表示暫停 0.1 秒。最后我們使用 display 的 clear_output(wait=True) 方法清除已經(jīng)顯示的圖片為下一張圖片顯示做準(zhǔn)備。
執(zhí)行代碼后繪制的滑動窗口的結(jié)果如下所示。從圖中我們可以看到滑動窗口按照從左向右、從上向下在圖片上滑動。
下圖是執(zhí)行代碼后每個滑動窗口內(nèi)的區(qū)域，與上圖對照可以看出下圖中每一小塊圖片對應(yīng)上圖中每個矩形框內(nèi)的區(qū)域。
