обнаружить
Обнаружьте объекты с помощью детектора объекта Faster R-CNN, сконфигурированного для монокулярной камеры
Синтаксис
bboxes = detect(detector,I)[bboxes,scores]
= detect(detector,I)[___,labels] = detect(detector,I)[___] = detect(___,roi)[___] = detect(___,Name,Value)Описание
bboxes = detect(detector,I)I с помощью Более быстрого R-CNN (области со сверточными нейронными сетями) объектный детектор, сконфигурированный для монокулярной камеры. Местоположения обнаруженных объектов возвращены как набор ограничительных рамок.
При использовании этой функции, использования графического процессора CUDA®-enabled NVIDIA® с вычислить возможностью 3,0 или выше настоятельно рекомендован. Графический процессор значительно уменьшает время вычисления. Использование графического процессора требует Parallel Computing Toolbox™.
[___, также возвращает категориальный массив меток, присвоенных ограничительным рамкам, с помощью любого из предыдущих синтаксисов. Метки, используемые для классов объектов, заданы во время обучения с помощью функции labels] = detect(detector,I)trainFasterRCNNObjectDetector.
[___] = detect(___, обнаруживает объекты в прямоугольной поисковой области, заданной roi)roi.
[___] = detect(___, задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары Name,Value)Name,Value. Например, detect(detector,I,'NumStongestRegions',1000) ограничивает количество самых сильных предложений по области к 1 000.
Примеры
Обнаружьте автомобили Используя монокулярную камеру и более быстрый R-CNN
Сконфигурируйте детектор объекта Faster R-CNN для использования с монокулярной камерой, смонтированной на автомобиле, оборудованном датчиком. Используйте этот детектор, чтобы обнаружить автомобили в изображении, полученном камерой.
Загрузите объект fasterRCNNObjectDetector, предварительно обученный обнаружить автомобили.
detector = vehicleDetectorFasterRCNN;
Смоделируйте монокулярный датчик камеры путем создания объекта monoCamera. Этот объект содержит камеру intrinsics и местоположение камеры на автомобиле, оборудованном датчиком.
focalLength = [309.4362 344.2161]; % [fx fy] principalPoint = [318.9034 257.5352]; % [cx cy] imageSize = [480 640]; % [mrows ncols] height = 2.1798; % height of camera above ground, in meters pitch = 14; % pitch of camera, in degrees intrinsics = cameraIntrinsics(focalLength,principalPoint,imageSize); monCam = monoCamera(intrinsics,height,'Pitch',pitch);
Сконфигурируйте детектор для использования с камерой. Ограничьте ширину обнаруженных объектов к типичной области значений для ширин автомобиля: 1.5-2.5 метра. Сконфигурированный детектор является объектом fasterRCNNObjectDetectorMonoCamera.
vehicleWidth = [1.5 2.5]; detectorMonoCam = configureDetectorMonoCamera(detector,monCam,vehicleWidth);
Читайте в изображении, полученном камерой.
I = imread('carsinfront.png');
imshow(I)
Обнаружьте автомобили в изображении при помощи детектора. Аннотируйте изображение ограничительными рамками для обнаружений и очков уверенности обнаружения.
[bboxes,scores] = detect(detectorMonoCam,I); I = insertObjectAnnotation(I,'rectangle',bboxes,scores,'Color','g'); imshow(I)
