Pedestrian Crossing Radar Management System

Ob'ektlar tasnifi - Ob'ekt tasnifida biz ma'lum ob'ektlarning ma'lumotlar to'plami bo'yicha modelni o'rgatamiz va model yangi ob'ektlarni bir yoki bir nechta trening toifalariga tegishli deb tasniflaydi.

Ob'ektni identifikatsiyalash - Ob'ektni identifikatsiyalashda bizning modelimiz ob'ektning ma'lum bir nusxasini aniqlaydi - masalan, tasvirdagi ikkita yuzni tahlil qilish va birini Virat Kohli, ikkinchisini esa Rohit Sharma sifatida belgilash.


Tarix
OpenCV tasvirni aniqlash yoki identifikatsiya qilish uchun keng qo'llaniladigan Open Source Computer Vision Library degan ma'noni anglatadi. U 1999 yilda Intel tomonidan rasman ishga tushirilgan. Dastlabki bosqichda u C/C++ da yozilgan, ammo hozir u Python-da kompyuterni ko'rish uchun ham keng qo'llaniladi.
OpenCV ning birinchi alfa versiyasi 2000-yilda IEEE konferentsiyasida kompyuterda koʻrish va naqshlarni aniqlash boʻyicha umumiy foydalanish uchun chiqarildi va 2001-2005-yillarda beshta beta-versiyasi chiqarildi. Birinchi 1.0 versiyasi 2006 yilda chiqarilgan.
OpenCV ning ikkinchi versiyasi 2009 yil oktyabr oyida sezilarli o'zgarishlar bilan chiqarildi. Ikkinchi versiyada C++ interfeysidagi katta o'zgarishlar mavjud bo'lib, u osonroq, xavfsizroq, naqsh va yaxshiroq amalga oshirishga qaratilgan. Hozirda ishlab chiqish mustaqil rus jamoasi tomonidan amalga oshirilmoqda va har olti oyda yangi versiyasini chiqaradi.

OpenCV qanday ishlaydi

Ushbu qo'llanmada biz kompyuterlar tasvirni aniqlashni qanday amalga oshirishini bilib olamiz.

Kompyuter tasvirni qanday taniydi?

Inson ko'zlari ko'rgan narsasiga asoslanib ko'p ma'lumot beradi. Mashinalar hamma narsani ko'rish, ko'rishni raqamlarga aylantirish va xotirada saqlashga yordam beradi. Bu erda savol tug'iladi kompyuter tasvirlarni raqamlarga qanday aylantiradi. Demak, javob piksel qiymati tasvirlarni raqamlarga aylantirish uchun ishlatiladi. Piksel raqamli displey qurilmasida ko'rsatilishi va ko'rsatilishi mumkin bo'lgan raqamli tasvir yoki grafikaning eng kichik birligidir.

Muayyan joydagi rasm intensivligi raqamlar bilan ifodalanadi. Yuqoridagi rasmda biz kulrang rangdagi tasvir uchun piksel qiymatlari faqat bitta qiymatdan iboratligini ko'rsatdik, bu joydagi qora rangning intensivligi.
Rasmlarni aniqlashning ikkita umumiy usuli mavjud:
1. Kulrang rang
Kulrang rangdagi tasvirlar faqat ikkita qora va oq rangni o'z ichiga olgan tasvirlardir. Intensivlikning kontrast o'lchovi qora rangga eng zaif intensivlik, oq esa eng kuchli intensivlik sifatida qaraladi. Kulrang tasvirdan foydalanganda, kompyuter qorong'ulik darajasiga qarab har bir piksel qiymatini belgilaydi.
2. RGB
RGB qizil, yashil va ko'k ranglarning kombinatsiyasi bo'lib, ular birgalikda yangi rang hosil qiladi. Kompyuter bu qiymatni har bir pikseldan oladi va natijalarni sharhlash uchun massivga joylashtiradi.