#Onnx – Reconocimiento de objetos con #CustomVision y ONNX desde aplicaciones Windows 10 con Windows ML, Frames de objetos detectados

Buenas !

Custom Vision nos permite crear modelos de reconocimiento de objetos. Una vez entrenados estos modelos, podemos analizar una imagen y el modelo nos ofrecerá como respuesta

  • Una lista de objetos [Tags] detectados en cada imagen
  • Para cada Tag tendremos también la probabilidad [score] asociado al mismo y una serie de valores numéricos con la posición del objeto encontrado dentro de la imagen analizada

En posts anteriores escribí sobre como realizar el análisis de objetos desde el feed de una WebCam en una aplicación Windows 10. El siguiente paso es mostrar el Frame del objeto reconocido.

01 custom vision analysis and draw frame

El siguiente código muestra un ejemplo sobre como mostrar los frames en la Windows 10 App utilizando un Canvas. Las 2 funciones principales son

  • DrawFrames() donde realizado una iteración sobre las predicciones realizadas
  • DrawFrame() esta es la función que se encarga de dibujar el Frame en tiempo real. Hay un poco de matemáticas en la misma para ajustar los valores de ONNX al tamaño real del Canvas y de la WebCam.

Por ejemplo, estos son los valores con los que trabajo en un tag de Iron Fist en la imagen de este post.

  • El tamaño del Canvas es de ActualWidth: 1356, ActualHeight: 700
  • Los valores que retorna ONNX son Top: 20.80284, Left: 73.15757, Height: 54.41817, Width: 24.3813
  • El Frame a mostrar se dibujará con los siguientes valores Y: 140, x: 989, Height: 378, Width: 325

En siguientes posts comentare detalles finales sobre como medir el tiempo de procesamiento y otros tips más.

The full app can be seen in https://github.com/elbruno/events/tree/master/2019%2001%2010%20CodeMash%20CustomVision/CSharp/CustomVisionMarvelConsole01

Happy Coding!

Greetings @ Burlington

El Bruno

References

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Windows 10 and YOLOV2 for Object Detection Series

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