detection vs segmentation

Dans le domaine de la vision par ordinateur, la détection d’objets et la segmentation d’images sont deux tâches fondamentales mais distinctes. Comprendre la différence entre ces deux concepts est crucial pour aborder des problèmes plus complexes en vision par ordinateur.

Détection d’objets

La détection d’objets consiste à identifier et à localiser plusieurs objets dans une image. Cette tâche implique de déterminer les coordonnées des boîtes englobantes (bounding boxes) autour des objets et de classer ces objets en différentes catégories. La détection d’objets est utilisée dans des applications où l’on s’intéresse à la présence et à la position de plusieurs objets, comme la surveillance vidéo ou la conduite autonome.

Exemple de détection d’objets

Supposons que nous avons une image contenant plusieurs objets, comme des voitures, des piétons et des vélos. La tâche de détection d’objets consisterait à déterminer les coordonnées des boîtes englobantes autour de chaque objet et à classer ces objets en différentes catégories.

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt

# Charger une image contenant plusieurs objets
image_path = 'path_to_multi_object_image.jpg'
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_jpeg(image)

# Afficher l'image
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

# Coordonnées des boîtes englobantes autour des objets (exemple)
bboxes = [
    [100, 150, 300, 350],  # Voiture
    [400, 200, 550, 300],  # Piéton
    [600, 100, 700, 200]   # Vélo
]

# Dessiner les boîtes englobantes sur l'image
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(image)
for bbox in bboxes:
    rect = plt.Rectangle((bbox[0], bbox[1]), bbox[2]-bbox[0], bbox[3]-bbox[1], linewidth=2, edgecolor='r', facecolor='none')
    ax.add_patch(rect)
plt.axis('off')
plt.show()

Segmentation d’images

La segmentation d’images consiste à diviser une image en segments ou régions distinctes, où chaque segment correspond à un objet ou à une partie d’un objet. Contrairement à la détection d’objets, qui utilise des boîtes englobantes, la segmentation d’images produit des masques de pixels qui délimitent précisément les contours des objets. La segmentation d’images est utilisée dans des applications où l’on s’intéresse à la forme et à la structure des objets, comme la segmentation médicale ou la reconnaissance de scènes.

Exemple de segmentation d’images

Supposons que nous avons une image contenant plusieurs objets, comme des voitures, des piétons et des vélos. La tâche de segmentation d’images consisterait à produire des masques de pixels qui délimitent précisément les contours de chaque objet.

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Charger une image contenant plusieurs objets
image_path = 'path_to_multi_object_image.jpg'
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_jpeg(image)

# Afficher l'image
plt.imshow(image)
plt.axis('off')
plt.show()

# Masques de segmentation pour les objets (exemple)
masks = [
    np.zeros_like(image[:,:,0]),  # Masque pour la voiture
    np.zeros_like(image[:,:,0]),  # Masque pour le piéton
    np.zeros_like(image[:,:,0])   # Masque pour le vélo
]

# Dessiner les masques de segmentation sur l'image
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.imshow(image)
for mask in masks:
    ax.imshow(mask, alpha=0.5, cmap='jet')
plt.axis('off')
plt.show()

Comparaison entre la détection d’objets et la segmentation d’images

Détection d’objets	Segmentation d’images
Identifie et localise plusieurs objets	Divise l’image en segments ou régions distinctes
Détermine les coordonnées des boîtes englobantes autour des objets et classe ces objets	Produit des masques de pixels qui délimitent précisément les contours des objets
Utilisé pour des applications où l’on s’intéresse à la présence et à la position de plusieurs objets	Utilisé pour des applications où l’on s’intéresse à la forme et à la structure des objets

Conclusion

La détection d’objets et la segmentation d’images sont deux tâches fondamentales en vision par ordinateur. La détection d’objets se concentre sur l’identification et la localisation de plusieurs objets dans une image, tandis que la segmentation d’images implique la division de l’image en segments ou régions distinctes qui correspondent à des objets ou à des parties d’objets. Comprendre la différence entre ces deux concepts est crucial pour aborder des problèmes plus complexes en vision par ordinateur.