बाउंडिंग बॉक्स ड्रॉ करना
इमेज और बाउंडिंग बॉक्स के टेन्सर्स तैयार करने के बाद, अब आप इमेज के ऊपर बॉक्स ड्रॉ कर सकते हैं और उसकी सटीकता को विज़ुअली जाँच सकते हैं.
torch, torchvision, torchvision.transforms इम्पोर्ट किए जा चुके हैं. इमेज को पहले ही टेन्सर में बदला जा चुका है और वह image_tensor के रूप में उपलब्ध है. कॉर्डिनेट्स वैरिएबल्स में असाइन किए जा चुके हैं: x_min, y_min, x_max, y_max.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
PyTorch के साथ इमेज के लिए डीप लर्निंग
अभ्यास निर्देश
torchvision.utilsसेdraw_bounding_boxesइम्पोर्ट करें.x_min,y_min,x_max, औरy_maxको शामिल करते हुए लिस्ट के रूप में बाउंडिंग बॉक्सbboxडिफाइन करें.- इमेज के ऊपर बॉक्स ड्रॉ करने के लिए
image_tensorऔरbbox_tensorकोdraw_bounding_boxesमें पास करें और आउटपुट कोimg_bboxमें असाइन करें. img_bboxटेन्सर को इमेज में कन्वर्ट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import draw_bounding_boxes
____
# Define the bounding box coordinates
bbox = ____
bbox_tensor = torch.tensor(bbox).unsqueeze(0)
# Implement draw_bounding_boxes
img_bbox = ____(____, ____, width=3, colors="red")
# Tranform tensors to image
transform = transforms.Compose([
____
])
plt.imshow(transform(img_bbox))
plt.show()