Обнаружьте объекты в монокулярной камере, использующей совокупные функции канала
acfObjectDetectorMonoCamera содержит информацию о детекторе объектов совокупных функций канала (ACF), который сконфигурирован для использования с монокулярным датчиком камеры. Чтобы обнаружить объекты в изображении, которое было получено камерой, передайте детектор detect функция.
Создайте acfObjectDetector объект путем вызова trainACFObjectDetector функция с обучающими данными.
detector = trainACFObjectDetector(trainingData,...);
В качестве альтернативы создайте предварительно обученный детектор с помощью функций такой как vehicleDetectorACF или peopleDetectorACF.
Создайте monoCamera возразите, чтобы смоделировать монокулярный датчик камеры.
sensor = monoCamera(...);
Создайте acfObjectDetectorMonoCamera объект путем передачи детектора и датчика как входные параметры к configureDetectorMonoCamera функция. Сконфигурированный детектор наследовал значения свойств от исходного детектора.
configuredDetector = configureDetectorMonoCamera(detector,sensor,...);
detect | Обнаружьте объекты с помощью детектора объектов ACF, сконфигурированного для монокулярной камеры |
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 = VideoReader(videoFile); videoPlayer = vision.VideoPlayer('Position',[29 597 643 386]);
Запустите детектор в цикле по видео. Аннотируйте видео ограничительными рамками для обнаружений и оценок достоверности обнаружения.
cont = hasFrame(reader); while cont I = readFrame(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 = hasFrame(reader) && isOpen(videoPlayer); end release(videoPlayer);
