Beispiel für Computer Vision in Python: Gestenerkennung

Mit der Entwicklung der Computer-Vision-Technologie beginnen immer mehr Menschen zu erforschen, wie sie mithilfe von Computer Vision Bild- und Videodaten verarbeiten können. Python ist als leistungsstarke Programmiersprache auch im Bereich Computer Vision weit verbreitet.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python ein Beispiel für die Gestenerkennung implementieren. Wir werden die OpenCV-Bibliothek verwenden, um Bilder zu verarbeiten, Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden, um Modelle zu trainieren und Gestenerkennung zu implementieren.

1. Daten vorbereiten

Zuerst müssen wir den Gestenbilddatensatz vorbereiten. Gestendatensätze können durch das Fotografieren von Gesten oder aus öffentlichen Datensätzen erhalten werden. Als Beispiel nehmen wir hier den öffentlichen Datensatz „ASL Alphabet“.

Die Bilder im Datensatz wurden mit Gesten verschiedener englischer Buchstaben markiert. Wir unterteilen diese Bilder in Trainingssätze und Testsätze.

2. Bildverarbeitung

Lesen Sie Bilder über die OpenCV-Bibliothek und verarbeiten Sie die Bilder. Wir müssen das Bild in ein Graustufenbild umwandeln und eine Binarisierung durchführen.

import cv2
import numpy as np

image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, thresholded = cv2.threshold(image_gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. Merkmalsextraktion

Wir verwenden einen Konturerkennungsalgorithmus, um die Merkmale von Gesten zu extrahieren. Durch diesen Algorithmus können wir den Umriss des Gestenbildes erhalten.

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. Modell trainieren

Als nächstes müssen wir einen Algorithmus für maschinelles Lernen verwenden, um das Modell zu trainieren. Wir entscheiden uns für die Verwendung des Support Vector Machine-Algorithmus, um das Modell zu trainieren. Zuerst müssen wir das Gestenbild beschriften und in einen Merkmalsvektor umwandeln.

labels = [0, 1, 2, ..., 25]
features = []
for i in range(len(images)):
    features.append(contour_feature(images[i]))

def contour_feature(image):
    # 提取手势图像的轮廓
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 根据轮廓计算特征向量
    ...

5. Testen des Modells

Nachdem wir das Modell trainiert haben, müssen wir seine Genauigkeit testen. Wir übergeben die Gestenbilder aus dem Testdatensatz an das Modell und vergleichen dann die Vorhersagen des Modells mit den tatsächlichen Beschriftungen, um die Genauigkeit zu berechnen.

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(features_train, labels_train)
accuracy = clf.score(features_test, labels_test)

6. Wenden Sie das Modell an

Schließlich können wir das trainierte Modell verwenden, um die Beschriftung des Gestenbildes vorherzusagen. Geben Sie das Gestenbild in das Modell ein und die entsprechende englische Buchstabenbeschriftung kann zurückgegeben werden.

def predict(image):
    feature = contour_feature(image)
    label = clf.predict([feature])[0]
    return chr(label + ord('A'))

Zusammenfassung:

Python ist ein leistungsstarkes Computer-Vision-Tool, das über die OpenCV-Bibliothek und maschinelle Lernalgorithmen verschiedene Bildverarbeitungs- und Analyseaufgaben implementieren kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Python ein Beispiel für die Gestenerkennung implementieren. Anhand dieses Beispiels können wir besser verstehen, wie Python zur Anwendung der Computer-Vision-Technologie verwendet wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiel für Computer Vision in Python: Gestenerkennung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!