В этой записи блога мы рассмотрим различные методы обнаружения бутылок в видео с помощью преобразования круга Хафа. Мы углубимся в технические аспекты алгоритма, предоставим примеры кода и обсудим различные подходы к повышению точности обнаружения. Итак, начнем!

Что такое преобразование круга Хафа?
Преобразование круга Хафа — это популярный метод обработки изображений, используемый для обнаружения кругов на цифровых изображениях. Это расширение преобразования Хафа, которое в основном используется для обнаружения линий. Преобразование круга Хафа можно применять к видео, обрабатывая каждый кадр индивидуально, что позволяет нам обнаруживать бутылки в режиме реального времени.

Метод 1: прямое применение преобразования круга Хафа
Самый простой подход — применить преобразование круга Хафа непосредственно к каждому кадру видео. Вот пример фрагмента кода с использованием OpenCV в Python:

import cv2
import numpy as np
def detect_bottles(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    circles = cv2.HoughCircles(gray, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
    if circles is not None:
        circles = np.uint16(np.around(circles))
        for circle in circles[0, :]:
            x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2]
            cv2.circle(frame, (x, y), radius, (0, 255, 0), 2)
    return frame
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame = detect_bottles(frame)
    cv2.imshow('Bottle Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Метод 2: предварительная обработка для улучшения обнаружения
Чтобы повысить точность обнаружения, мы можем применить методы предварительной обработки, такие как фильтрация изображений, определение порога или обнаружение краев, перед применением преобразования круга Хафа. Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий этот подход:

import cv2
import numpy as np
def detect_bottles(frame):
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
    edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
    circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp=1, minDist=50, param1=50, param2=30, minRadius=10, maxRadius=100)
    if circles is not None:
        circles = np.uint16(np.around(circles))
        for circle in circles[0, :]:
            x, y, radius = circle[0], circle[1], circle[2]
            cv2.circle(frame, (x, y), radius, (0, 255, 0), 2)
    return frame
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame = detect_bottles(frame)
    cv2.imshow('Bottle Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Метод 3: подходы, основанные на глубоком обучении.
Другим эффективным подходом является использование моделей глубокого обучения для обнаружения бутылок. Вы можете использовать популярные платформы, такие как TensorFlow или PyTorch, для обучения собственной модели обнаружения бутылок или использовать предварительно обученные модели, такие как YOLO или Faster R-CNN. Эти модели могут обеспечить более высокую точность, но могут потребовать больше вычислительных ресурсов. Вот пример фрагмента кода с использованием предварительно обученной модели YOLO:

import cv2
import numpy as np
def detect_bottles(frame):
    # Load YOLO model and perform detection
    # ...
    # Draw bounding boxes around detected bottles
    # ...
    return frame
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame = detect_bottles(frame)
    cv2.imshow('Bottle Detection', frame)
    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

В этой статье мы рассмотрели несколько методов обнаружения бутылок на видео с помощью преобразования круга Хафа. Мы начали с простого подхода с прямого применения преобразования, затем обсудили методы предварительной обработки для повышения точности обнаружения. Наконец, мы коснулись подходов, основанных на глубоком обучении, с использованием таких моделей, как YOLO. Объединив эти методы и настроив их для конкретного случая использования, вы сможете добиться точного обнаружения бутылок на видео.