Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz wird die Objekterkennungstechnologie im Bereich Computer Vision immer wichtiger. Unter ihnen wird die Verwendung der Python-Sprache immer weiter verbreitet. In diesem Artikel wird die Objekterkennungstechnologie in Python vorgestellt.
1. Was ist Objekterkennungstechnologie?
Die Objekterkennungstechnologie ist, wie der Name schon sagt, eine Technologie, die bestimmte Objekte in Bildern oder Videos automatisch identifiziert. Diese Technik besteht normalerweise aus zwei Schritten: Erstens der Objektlokalisierung. Das heißt, die Position des Objekts im Bild zu finden. Die zweite ist die Objekterkennung. Das heißt, bestimmen Sie den Typ des Objekts. Diese beiden Stufen haben in Python viele Algorithmen zur Objekterkennung verwendet
1. You Only Look Once, auch YOLO genannt. Dies ist ein schneller und genauer Objekterkennungsalgorithmus. Es zeichnet sich dadurch aus, dass das gesamte Bild auf einmal verarbeitet wird, anstatt es in mehrere Bereiche zu unterteilen. Daher ist es schnell und kann in Echtzeitanwendungen eingesetzt werden. Und es lässt sich gut an Faktoren anpassen, die die Erkennungsergebnisse beeinflussen, wie z. B. Beleuchtung und Größenänderungen.
2. Der RCNN-Algorithmus
verfügt über eine hohe Erkennungsgenauigkeit. Allerdings ist es langsam, da es eine große Anzahl von Regionen von Interesse (ROI) im Bild extrahiert.
3. Schneller R-CNN-Algorithmus
Im Vergleich zu RCNN kann Fast R-CNN bei der Bildverarbeitung das gesamte Bild auf einmal verarbeiten, was die Geschwindigkeit erhöhen kann. Darüber hinaus verwendet Fast R-CNN die RoI-Pooling-Schicht, um relevante Bereiche im gesamten Bild direkt zu extrahieren, sodass die extrahierten Bereiche genauer sind und die Trainingszeit kürzer ist.
4. Faster R-CNN-Algorithmus
Basierend auf Fast R-CNN führt Faster R-CNN das Region Proposal Network (RPN) ein. Es kann automatisch ROIs direkt aus Rohbildern generieren, anstatt eine heuristische Suche zur Erkennung von Kandidatenregionen zu verwenden. Dies kann die Geschwindigkeit des Algorithmus erheblich verbessern.
3. Objekterkennungsbibliothek in Python
Zusätzlich zu den oben genannten Algorithmen gibt es in Python viele Bibliotheken zur Objekterkennung.
1. OpenCV
OpenCV ist eine beliebte Computer-Vision-Bibliothek, die in Python verwendet werden kann. Es kann viele Bildverarbeitungsaufgaben ausführen, einschließlich der Objekterkennung. Die grundlegende Methode ist der Haar-Kaskaden-Detektor. Dieser Detektor basiert auf der Haar-Basis und dem AdaBoost-Algorithmus und kann viele Objekte in Bildern identifizieren.
2. TensorFlow Object Detection API
TensorFlow Object Detection API ist eine von Google für TensorFlow entwickelte Bibliothek, die zur Objekterkennung verwendet werden kann. Es basiert auf Deep-Learning-Algorithmen und nutzt vorab trainierte Modelle. Diese Bibliothek unterstützt bereits viele häufig verwendete Objekterkennungsalgorithmen wie SSD, Faster-RCNN und Mask R-CNN. Gleichzeitig bietet es auch Visualisierungstools zur Visualisierung von Trainingsdaten und Modellvorhersageergebnissen, die einfach zu verwenden sind.
3. Keras
Keras ist eine High-Level-API-Bibliothek für Deep Learning. Es kann in Python verwendet werden und unterstützt mehrere Deep-Learning-Frameworks. Keras enthält viele klassische Deep-Learning-Modelle, wie das SSD-Modell und das YOLO-Modell, die häufig bei der Objekterkennung verwendet werden.
4. Zusammenfassung
Es gibt viele Arten von Objekterkennungsalgorithmen und -bibliotheken in Python. Unter diesen Algorithmen und Bibliotheken können wir je nach tatsächlichem Bedarf denjenigen auswählen, der am besten zu uns passt. Darüber hinaus ist Python auch eine sehr beliebte Programmiersprache, die für Entwickler aller Niveaus geeignet ist, sodass es auch sehr praktisch ist, Python zur Objekterkennung zu verwenden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas sind Objekterkennungstechniken in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
