detect

Обнаружьте объекты с помощью детектора объектов ACF, сконфигурированного для монокулярной камеры

свернуть все на странице

Синтаксис

bboxes = detect(detector,I)
[bboxes,scores] = detect(detector,I)
[___]= detect(detector,I,roi)
[___] = detect(___,Name,Value)

Описание

bboxes = detect(detector,I) обнаруживает объекты в изображении I использование детектора объектов совокупных функций канала (ACF) сконфигурировано для монокулярной камеры. Местоположения обнаруженных объектов возвращены как набор ограничительных рамок.

пример

[bboxes,scores] = detect(detector,I) также возвращает музыку уверенности обнаружения к каждой ограничительной рамке.

[___]= detect(detector,I,roi) обнаруживает объекты в прямоугольной поисковой области, заданной roi, использование любого из предыдущих синтаксисов.

[___] = detect(___,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких Name,Value парные аргументы. Например, detect(detector,I,'WindowStride',2) устанавливает шаг раздвижного окна, используемого, чтобы обнаружить объекты к 2.

Примеры

свернуть все

Открыть скрипт

Сконфигурируйте детектор объектов ACF для использования с монокулярной камерой, смонтированной на автомобиле, оборудованном датчиком. Используйте этот детектор, чтобы обнаружить транспортные средства в видеокадрах, полученных камерой.

Загрузите acfObjectDetector объект, предварительно обученный обнаружить транспортные средства.

detector = vehicleDetectorACF;

Смоделируйте монокулярный датчик камеры путем создания monoCamera объект. Этот объект содержит внутренние параметры камеры 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 транспортного средства: 1.5-2.5 метра. Сконфигурированным детектором является acfObjectDetectorMonoCamera объект.

vehicleWidth = [1.5 2.5];
detectorMonoCam = configureDetectorMonoCamera(detector,monCam,vehicleWidth);

Загрузите видео, записанное от камеры, и создайте видео читателя и проигрыватель.

videoFile = fullfile(toolboxdir('driving'),'drivingdata','caltech_washington1.avi');
reader = vision.VideoFileReader(videoFile,'VideoOutputDataType','uint8');
videoPlayer = vision.VideoPlayer('Position',[29 597 643 386]);

Запустите детектор в цикле по видео. Аннотируйте видео ограничительными рамками для обнаружений и баллов уверенности обнаружения.

cont = ~isDone(reader);
while cont
   I = reader();

   % Run the detector.
   [bboxes,scores] = detect(detectorMonoCam,I);
   if ~isempty(bboxes)
       I = insertObjectAnnotation(I, ...
                           'rectangle',bboxes, ...
                           scores, ...
                           'Color','g');
   end
   videoPlayer(I)
   % Exit the loop if the video player figure is closed.
   cont = ~isDone(reader) && isOpen(videoPlayer);
end

Входные параметры

свернуть все

Детектор объектов ACF сконфигурирован для монокулярной камеры, заданной как acfObjectDetectorMonoCamera объект. Чтобы создать этот объект, используйте configureDetectorMonoCamera функция с monoCamera возразите и обученный acfObjectDetector возразите как входные параметры.

Введите изображение, заданное как действительное, неразреженное, изображение RGB или полутоновый.

Типы данных: uint8 | uint16 | int16 | double | single | logical

Поисковая необходимая область, заданная как [x y width height] вектор. Вектор задает левый верхний угол и размер области в пикселях.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'NumScaleLevels',4

Количество уровней шкалы на октаву, заданную как разделенная запятой пара, состоящая из 'NumScaleLevels' и положительное целое число. Каждая октава является уменьшением масштаба степени двойки изображения. Чтобы обнаружить людей в более прекрасном шаге шкалы, увеличьте это число. Рекомендуемые значения находятся в области значений [4, 8].

Шагните для раздвижного окна, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'WindowStride' и положительное целое число. Это значение указывает на расстояние для функции, чтобы переместить окно и в x и в направления y. Раздвижное окно сканирует изображения для обнаружения объектов.

Выберите самую сильную ограничительную рамку для каждого обнаруженного объекта, заданного как разделенная запятой пара, состоящая из 'SelectStrongest' и любой true или false.

  • true — Возвратите самую сильную ограничительную рамку на объект. Выбрать эти поля, detect вызывает selectStrongestBbox функция, которая использует немаксимальное подавление, чтобы устранить перекрывающиеся ограничительные рамки на основе их баллов уверенности.

  • false — Возвратите все обнаруженные ограничительные рамки. Можно затем создать собственную операцию, чтобы устранить перекрывающиеся ограничительные рамки.

Минимальный размер области, который содержит обнаруженный объект, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'MinSize' и [height width] вектор. Модули находятся в пикселях.

По умолчанию, MinSize самый маленький объект что обученный detector может обнаружить.

Максимальный размер области, который содержит обнаруженный объект, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'MaxSize' и [height width] вектор. Модули находятся в пикселях.

Чтобы уменьшать время вычисления, установите это значение к известному максимальному размеру области для объектов, обнаруживаемых в изображении. По умолчанию, 'MaxSize' установлен в высоту и ширину входного изображения, I.

Порог точности классификации, заданный как разделенная запятой пара, состоящая из 'Threshold' и числовой скаляр. Рекомендуемые значения находятся в области значений [–1, 1]. Во время многошкального обнаружения объектов пороговое значение управляет точностью и скоростью для классификации подобластей изображений или как объекты или как необъекты. Чтобы ускорить производительность рискуя тем, чтобы пропустить истинные обнаружения, увеличьте этот порог.

Выходные аргументы

свернуть все

Местоположение объектов обнаружило во входном изображении, возвращенном как M-by-4 матрица, где M является количеством ограничительных рамок. Каждая строка bboxes содержит четырехэлементный вектор формы [x y width height]. Этот вектор задает левый верхний угол и размер той соответствующей ограничительной рамки в пикселях.

Баллы уверенности обнаружения, возвращенные как M-by-1 вектор, где M является количеством ограничительных рамок. Более высокий счет указывает на более высокую уверенность в обнаружении.

Смотрите также

Приложения

Функции

Объекты

Введенный в R2017a

Документация Automated Driving Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте