Обнаружение объектов

Это дополнение позволяет пользователям выполнять обнаружение объектов на элементах изображения, присутствующих на экране, и получать результаты в виде предложения и ограничительных рамок, нарисованных вокруг обнаруженных объектов. Пользователи могут перемещать указатель мыши или палец (в случае сенсорных экранов) внутри ограничительной рамки, чтобы услышать название объекта. Полученное предложение может быть озвучено или представлено в виртуальном окне с возможностью просмотра, что позволяет пользователям просматривать результат посимвольно, слово за словом, целиком и даже копировать его. Это дополнение хорошо работает только с "естественными изображениями" людей, животных и некоторых обычных предметов.

Примечание: Для отображения метки ограничительной рамки необходимо включить отслеживание мыши.

### Использование

### Создание самостоятельно

Требования:
* Python 3 для Windows. Инсталляторы см. на сайте.
* Scons - Можно установить, запустив pip install Scons или используя установщик windows с сайта.
* Markdown - Можно установить, выполнив команду pip install Markdown.

После выполнения всех требований:
1. Клонируйте это репо
2. Откройте командную строку и перейдите к клонированному репо
3. Выполните команду scons в директории, содержащей файл sconstruct.

Затем вы можете установить дополнение в NVDA, дважды щелкнув на файле .nvda-addon во время работы NVDA или перейдя в NVDA->tools->manage add-ons->Install и выбрав файл .nvda-addon.

### Заметки разработчика

Это дополнение использует модель YOLOv3-darknet для обнаружения объектов. Вы можете загрузить файл конфигурации и весов любой модели YOLOv3 и заменить существующую модель в addon/globalPlugins/objectDetection/models и использовать ее вместо этой (вы должны убедиться, что файл конфигурации и весов назван yolov3.cfg и yolov3.weights соответственно, чтобы это сработало). Большие модели лучше обнаруживают объекты, но за это приходится платить временем. В целом, лучше всего использовать модель среднего размера, такую как та, что поставляется в этом дополнении (YOLOv3-416).
Модель использует OpenCV 4.3.0, необходимые DLL которой можно найти по адресу addon/globalPlugins/objectDetection/dlls. Файл YOLOv3-DLL.dll взаимодействует с самой моделью и может быть найден или собран из здесь.