Objekterkennung
Instanz deklarieren
Wenn du einen Objekterkennung(ObjectDetection)-Block zum Arbeitsbereich hinzufügst, wird im Python-Code automatisch die folgende Instanzdeklaration eingefügt:
object_detection = ObjectDetection(0)
# wenn es mehrere Instanzen gibt
object_detection_1 = ObjectDetection(1)Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| index | Dropdown-Option | Instanznummer (beginnt bei 0) | ganze Zahl ≥ 0 | 0 |
Kamera festlegen
Legt die Kamera für die Objekterkennung fest.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit | Dropdown-Option | Name des Kameragerätes | Kamerabezeichnung des Systems | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.device('')Objektmodell laden
Lädt das trainierte Objektmodell. Dieser Schritt ist zwingend nötig, um die Funktionen des Moduls „Objekterkennung" zu verwenden.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| wait | Kontrollkästchen | Auf Abschluss des Ladens warten | TRUE / FALSE | TRUE |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.load_model(wait=True)Maximale Objektanzahl einstellen
Legt fest, wie viele Objekte höchstens gefunden werden können. Der Bereich für die Objektanzahl ist 0 ~ 10.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| data | Eingabe (Block) | maximale Objektanzahl | ganze Zahl 0 ~ 10 | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.max_objects(5)Konfidenzschwelle einstellen
Legt die Mindestwahrscheinlichkeit (Konfidenz) für die Objekterkennung fest. Nur Objekte mit einer Wahrscheinlichkeit (Konfidenz) über diesem Wert werden auf dem Bildschirm angezeigt. Der Bereich der Wahrscheinlichkeit (Konfidenz) ist 0 ~ 1.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| data | Eingabe (Block) | Konfidenzschwelle | Dezimalzahl 0 ~ 1 | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.confidence_threshold(0.5)Objekt einmal erkennen
Findet die Objekte im aktuellen Bild und markiert sie genau einmal.
Parameter
(keine)
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.detect_once()Kontinuierliche Objekterkennung starten / stoppen
Verfolgt die Objekte im aktuellen Bild fortlaufend und markiert sie auf dem Bildschirm.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit | Dropdown-Option | Aktion | starten(start), stoppen(stop) | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
# unit = "start"
object_detection.detect_continuous()
# unit = "stop"
object_detection.stop()Ergebnis anzeigen
Legt fest, ob das Ergebnis der Objekterkennung im Kamerabild angezeigt wird oder nicht.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| on | Dropdown-Option | Anzeige ON / OFF | anzeigen(on=True), ausblenden(off=False) | TRUE |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.display(True)
object_detection.display(False)Position von Objekten
Gibt Position und Größe des angegebenen Objekts zurück.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit | Dropdown-Option | Name des Objekts | 80 Objektklassen ('person', 'bicycle', 'car', 'motorcycle', 'airplane', 'bus', 'cat', 'dog', 'apple', 'cup', 'laptop', 'cell_phone' usw.) | - |
| pos | Dropdown-Option | Koordinate | x, y | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.object('person', 'x')
object_detection.object('bicycle', 'y')Objektrechteck
Gibt Position und Größe des Rechtecks um den angegebenen Objektbereich zurück.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit | Dropdown-Option | Name des Objekts | 80 Objektklassen | - |
| pos | Dropdown-Option | Angabe zum Rechteck | min_x, max_x, min_y, max_y, width, height, area | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.object('person', 'width')
object_detection.object('car', 'area')Abstand zwischen zwei Objekten
Gibt den Abstand zwischen zwei Objektklassen zurück.
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit1 | Dropdown-Option | Name des ersten Objekts | 80 Objektklassen | - |
| unit2 | Dropdown-Option | Name des zweiten Objekts | 80 Objektklassen | - |
| type | Dropdown-Option | Art des Abstands | Abstand (weggelassen oder None), horizontaler Abstand(horizontal), vertikaler Abstand(vertical) | None |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.get_distance('person', 'bicycle') # Abstand
object_detection.get_distance('person', 'car', 'horizontal') # horizontaler AbstandKonfidenz des Objekts
Die Wahrscheinlichkeit (Konfidenz), dass das gewählte Objekt richtig erkannt wurde
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit | Dropdown-Option | Name des Objekts | 80 Objektklassen | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.object_confidence('person')Ladezustand des Objektmodells
Gibt den Ladezustand des Objektmodells zurück.
Ist es noch nicht geladen, wird 0 zurückgegeben, während des Ladens 1 und nach dem Laden 2.
Parameter
(keine)
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.model_state()Objekt erkannt?
Ob ein Objekt gefunden wurde
Parameter
(keine)
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.detected()Bestimmtes Objekt erkannt?
Ob das gewählte Objekt gefunden wurde
Parameter
| Name | Art | Beschreibung | Bereich / Typ | Standardwert |
|---|---|---|---|---|
| unit | Dropdown-Option | Name des Objekts | 80 Objektklassen | - |
Python
object_detection = ObjectDetection(0)
object_detection.object_detected('person')