-p-500.webp.svg)
Commencez votre aventure avec l’IA dès aujourd’hui
- Accédez à plus de 100 API d’IA sur une seule plateforme.
- Comparez et déployez des modèles d’IA en toute simplicité.
- Paiement à l’usage, sans frais initiaux.
EN/FR
.webp)
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à afficher des cadres de délimitation sur des images avec Javascript en 5 minutes. Eden AI fournit une API simple et conviviale pour les développeurs qui vous permet d'inclure un objet dans une image.
Les cadres de délimitation sont des rectangles qui incluent un objet ou une zone d'intérêt dans une image. Ils sont importants pour des tâches telles que détection d'objets, segmenter des images et autres vision par ordinateur candidatures. Pour afficher les cadres de délimitation sur les images, vous allez utiliser dessiner () fonction sur l'objet du canevas. Cette fonction nécessite une liste de points correspondant aux quatre coins du rectangle.
Dans le domaine de la détection d'objets, la case utilisée pour localiser un objet est généralement liée à des détails supplémentaires, tels que la catégorie de l'objet et, parfois, une cote de certitude indiquant la confiance du modèle en la précision de la détection. Les boîtes sont essentielles pour reconnaître et classer les objets dans les images, permettant ainsi aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter les données visuelles.
.png)
Pour commencer à utiliser l'API Eden AI, vous devez créez un compte sur la plateforme Eden AI. Une fois enregistré, vous recevrez une clé d'API que vous pourrez utiliser pour appeler les différents points de terminaison de l'API Eden AI.
Tout d'abord, créez un canevas qui correspond aux dimensions de l'image. Placez ensuite l'image sur le canevas et élaborez une liste de points pour identifier un cadre englobant l'ensemble de l'image. Enfin, le Points de tirage () La technique est utilisée pour indiquer le cadre de délimitation sur la toile.
Voici un exemple d'extrait de code :
Parfois, vous n'aurez pas de coordonnées fixes pour les quatre coins du cadre de délimitation. Vous pouvez ensuite utiliser les données de détection d'objets qui fournissent les coordonnées centrales, la largeur et la hauteur de la boîte.
Pour dessiner les cadres de délimitation à l'aide de ces données, vous allez utiliser le DrawRect () méthode. Cette méthode utilise des paramètres d'entrée, tels que les coordonnées du coin supérieur gauche du rectangle, sa largeur et sa hauteur.
Tout d'abord, créez un canevas de la même taille que l'image et dessinez l'image dessus. Appliquez ensuite le tableau de détections et utilisez la méthode drawRect () pour afficher chaque cadre de délimitation sur le canevas.
Voici un exemple d'extrait de code :
.png)
Les boîtiers de délimitation sont couramment utilisés dans la vision par ordinateur et le traitement d'images à diverses fins. Voici plusieurs cas d'utilisation de cadres de délimitation sur les images :
L'identification et la recherche d'éléments dans une image constituent un cas d'utilisation de base. Des cases sont dessinées autour des objets identifiés pour indiquer leur existence et donner des détails sur leur localisation.
Parfois, les tâches de classification d'images utilisent des cadres de délimitation. Cela permet d'identifier et de catégoriser les différents objets de l'image au lieu d'attribuer une seule étiquette à l'image complète.
Dans les applications de réalité augmentée, des boîtes peuvent être utilisées pour joindre des objets virtuels ou des notes à des parties particulières du monde réel enregistrées par la caméra.
Les cadres de délimitation sont utilisés pour l'annotation manuelle ou automatique des images. Les annotateurs peuvent dessiner des cadres de délimitation autour des objets d'intérêt afin de créer des ensembles de données étiquetés pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique.
Ce didacticiel propose une approche simplifiée pour intégrer des cadres de délimitation dans des images à l'aide de JavaScript. Pour ce faire, utilisez les méthodes drawPoints () ou drawRect () de l'objet Canvas. Ces méthodes vous permettent de présenter les résultats de la détection d'objets ou de faciliter visuellement d'autres tâches de vision par ordinateur.
En soulignant l'importance des cadres de délimitation dans la vision par ordinateur et en présentant des exemples de code pratiques, les développeurs peuvent acquérir un ensemble de compétences utiles pour diverses tâches, de la détection d'objets à l'annotation d'images
Vous pouvez commencer à créer dès maintenant. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à discuter avec nous !
CommencezContactez le service commercial
-p-500.webp){kind=small}
.jpg)
.jpg)
.jpg)