Comment faire des Bounding Boxes en Python – Meilleur fonction

Dans cet article, je te donne ma fonction complète pour tracer des bounding boxes facilement en Python avec OpenCV.

En tant que développeur Python, ce n’est pas toujours évident de se rappeler de toutes les fonctions qui existent.

Et parfois analyser les débats sur StackOverflow pour trouver LA bonne réponse peut être une perte de temps plus qu’autre chose.

C’est pour ça que dans cette article je te proposer une fonction qui MARCHE pour afficher les Bounding Boxes sur une image avec label ET score.

La fonction pour faire des Bounding Boxes

La fonction se décompose en deux.

Tout d’abord, on veut pouvoir afficher facilement une seule de ces bounding boxes sur une image.

En plus de cela, on veut afficher le label de l’objet détecté.

Voilà la fonction qui te permet de le faire :

def box_label(image, box, label='', color=(128, 128, 128), txt_color=(255, 255, 255)):
  lw = max(round(sum(image.shape) / 2 * 0.003), 2)
  p1, p2 = (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))
  cv2.rectangle(image, p1, p2, color, thickness=lw, lineType=cv2.LINE_AA)
  if label:
    tf = max(lw - 1, 1)  # font thickness
    w, h = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=lw / 3, thickness=tf)[0]  # text width, height
    outside = p1[1] - h >= 3
    p2 = p1[0] + w, p1[1] - h - 3 if outside else p1[1] + h + 3
    cv2.rectangle(image, p1, p2, color, -1, cv2.LINE_AA)  # filled
    cv2.putText(image,
                label, (p1[0], p1[1] - 2 if outside else p1[1] + h + 2),
                0,
                lw / 3,
                txt_color,
                thickness=tf,
                lineType=cv2.LINE_AA)

Ensuite, il nous faut une fonction affichant l’image ainsi que toutes les bounding boxes que l’on souhaite voir.

Pour cela on va faire une boucle sur la liste des boundings boxes et appeler box_label() sur chacune d’entre elle.

En plus de cela, la fonction prend en compte plusieurs cas.

Par exemple, par défaut, la fonction affiche le label de chaque objet ET le score de détection, mais tu peux afficher uniquement le label si tu le souhaites.

Si tu es sur Google Colab, la fonction le détecte et adapte son code pour afficher l’image à ton écran avec les bounding boxes.

Voilà les attributs de la fonction :

• image – ton image au format array numpy
• boxes – ta liste de Boundings Boxes au format [x1, y1, x2, y2, score, label] – si le score n’est pas présent indique score=False
• labels – les labels sont par défaut alignés sur ceux du dataset COCO, sinon, tu peux indiquer les tiens
• colors – les couleurs correspondantes aux labels
• score – permet d’afficher le score
• conf – le seuil de confiance minimum (le score) requis pour afficher une seule des bounding boxes

def plot_bboxes(image, boxes, labels=[], colors=[], score=True, conf=None):
  #Define COCO Labels
  if labels == []:
    labels = {0: u'__background__', 1: u'person', 2: u'bicycle',3: u'car', 4: u'motorcycle', 5: u'airplane', 6: u'bus', 7: u'train', 8: u'truck', 9: u'boat', 10: u'traffic light', 11: u'fire hydrant', 12: u'stop sign', 13: u'parking meter', 14: u'bench', 15: u'bird', 16: u'cat', 17: u'dog', 18: u'horse', 19: u'sheep', 20: u'cow', 21: u'elephant', 22: u'bear', 23: u'zebra', 24: u'giraffe', 25: u'backpack', 26: u'umbrella', 27: u'handbag', 28: u'tie', 29: u'suitcase', 30: u'frisbee', 31: u'skis', 32: u'snowboard', 33: u'sports ball', 34: u'kite', 35: u'baseball bat', 36: u'baseball glove', 37: u'skateboard', 38: u'surfboard', 39: u'tennis racket', 40: u'bottle', 41: u'wine glass', 42: u'cup', 43: u'fork', 44: u'knife', 45: u'spoon', 46: u'bowl', 47: u'banana', 48: u'apple', 49: u'sandwich', 50: u'orange', 51: u'broccoli', 52: u'carrot', 53: u'hot dog', 54: u'pizza', 55: u'donut', 56: u'cake', 57: u'chair', 58: u'couch', 59: u'potted plant', 60: u'bed', 61: u'dining table', 62: u'toilet', 63: u'tv', 64: u'laptop', 65: u'mouse', 66: u'remote', 67: u'keyboard', 68: u'cell phone', 69: u'microwave', 70: u'oven', 71: u'toaster', 72: u'sink', 73: u'refrigerator', 74: u'book', 75: u'clock', 76: u'vase', 77: u'scissors', 78: u'teddy bear', 79: u'hair drier', 80: u'toothbrush'}
  #Define colors
  if colors == []:
    #colors = [(6, 112, 83), (253, 246, 160), (40, 132, 70), (205, 97, 162), (149, 196, 30), (106, 19, 161), (127, 175, 225), (115, 133, 176), (83, 156, 8), (182, 29, 77), (180, 11, 251), (31, 12, 123), (23, 6, 115), (167, 34, 31), (176, 216, 69), (110, 229, 222), (72, 183, 159), (90, 168, 209), (195, 4, 209), (135, 236, 21), (62, 209, 199), (87, 1, 70), (75, 40, 168), (121, 90, 126), (11, 86, 86), (40, 218, 53), (234, 76, 20), (129, 174, 192), (13, 18, 254), (45, 183, 149), (77, 234, 120), (182, 83, 207), (172, 138, 252), (201, 7, 159), (147, 240, 17), (134, 19, 233), (202, 61, 206), (177, 253, 26), (10, 139, 17), (130, 148, 106), (174, 197, 128), (106, 59, 168), (124, 180, 83), (78, 169, 4), (26, 79, 176), (185, 149, 150), (165, 253, 206), (220, 87, 0), (72, 22, 226), (64, 174, 4), (245, 131, 96), (35, 217, 142), (89, 86, 32), (80, 56, 196), (222, 136, 159), (145, 6, 219), (143, 132, 162), (175, 97, 221), (72, 3, 79), (196, 184, 237), (18, 210, 116), (8, 185, 81), (99, 181, 254), (9, 127, 123), (140, 94, 215), (39, 229, 121), (230, 51, 96), (84, 225, 33), (218, 202, 139), (129, 223, 182), (167, 46, 157), (15, 252, 5), (128, 103, 203), (197, 223, 199), (19, 238, 181), (64, 142, 167), (12, 203, 242), (69, 21, 41), (177, 184, 2), (35, 97, 56), (241, 22, 161)]
    colors = [(89, 161, 197),(67, 161, 255),(19, 222, 24),(186, 55, 2),(167, 146, 11),(190, 76, 98),(130, 172, 179),(115, 209, 128),(204, 79, 135),(136, 126, 185),(209, 213, 45),(44, 52, 10),(101, 158, 121),(179, 124, 12),(25, 33, 189),(45, 115, 11),(73, 197, 184),(62, 225, 221),(32, 46, 52),(20, 165, 16),(54, 15, 57),(12, 150, 9),(10, 46, 99),(94, 89, 46),(48, 37, 106),(42, 10, 96),(7, 164, 128),(98, 213, 120),(40, 5, 219),(54, 25, 150),(251, 74, 172),(0, 236, 196),(21, 104, 190),(226, 74, 232),(120, 67, 25),(191, 106, 197),(8, 15, 134),(21, 2, 1),(142, 63, 109),(133, 148, 146),(187, 77, 253),(155, 22, 122),(218, 130, 77),(164, 102, 79),(43, 152, 125),(185, 124, 151),(95, 159, 238),(128, 89, 85),(228, 6, 60),(6, 41, 210),(11, 1, 133),(30, 96, 58),(230, 136, 109),(126, 45, 174),(164, 63, 165),(32, 111, 29),(232, 40, 70),(55, 31, 198),(148, 211, 129),(10, 186, 211),(181, 201, 94),(55, 35, 92),(129, 140, 233),(70, 250, 116),(61, 209, 152),(216, 21, 138),(100, 0, 176),(3, 42, 70),(151, 13, 44),(216, 102, 88),(125, 216, 93),(171, 236, 47),(253, 127, 103),(205, 137, 244),(193, 137, 224),(36, 152, 214),(17, 50, 238),(154, 165, 67),(114, 129, 60),(119, 24, 48),(73, 8, 110)]
  
  #plot each boxes
  for box in boxes:
    #add score in label if score=True
    if score :
      label = labels[int(box[-1])+1] + " " + str(round(100 * float(box[-2]),1)) + "%"
    else :
      label = labels[int(box[-1])+1]
    #filter every box under conf threshold if conf threshold setted
    if conf :
      if box[-2] > conf:
        color = colors[int(box[-1])]
        box_label(image, box, label, color)
    else:
      color = colors[int(box[-1])]
      box_label(image, box, label, color)

  #show image
  image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)

  try:
    import google.colab
    IN_COLAB = True
  except:
    IN_COLAB = False

  if IN_COLAB:
    cv2_imshow(image) #if used in Colab
  else :
    cv2.imshow(image) #if used in Python

Utilisons la fonction avec le modèle YOLOv8.

Remarque: j’ai écrit un tutoriel complet sur le modèle de détection YOLOv8. Pour y accéder, clique ici.

Pour cela, on installe la librairie ultralytics :

!pip install ultralytics &> /dev/null

Ensuite on charge le modèle de détection d’objets :

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolov8n.pt")

Puis on détecte les objets et affiches les bounding boxes avec notre fonction plot_bboxes() et un seuil de confiance à 0.8:

import numpy as np
from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO
import cv2
from google.colab.patches import cv2_imshow

response = requests.get("https://images.unsplash.com/photo-1635341914750-7f38b76856d8?ixlib=rb-4.0.3&ixid=MnwxMjA3fDB8MHxwaG90by1wYWdlfHx8fGVufDB8fHx8&auto=format&fit=crop&w=1973&q=80")
image = Image.open(BytesIO(response.content))
image = np.asarray(image)

results = model.predict(image)

plot_bboxes(image, results[0].boxes.data, conf=0.8)

Et voilà le résultat.

Utilise la fonction à ta guise pour tracer des bounding boxes !

Si tu souhaites aller plus loin dans la maîtrise de la Computer Vision – détecter des objets sur une vidéo – analyser des flux vidéo continu en temps réel – ce qui suit peut t’intéresser 😉

En effet, j’ai récemment créé la mini-formation gratuite Détection d’Objets Tout-Terrain. À l’intérieur, tu apprendras à utiliser n’importe quel modèle de Deep Learning sur des vidéos et flux vidéo en temps réel.

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