Python schwimmt im Ozean der Computer Vision: eine wunderbare Reise von der Bildklassifizierung bis zur Zielerkennung

Computer Vision ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der darauf abzielt, mithilfe von Computern das menschliche visuelle System zu simulieren, um aus Bildern oder Videos aussagekräftige Informationen zu extrahieren. PythonMit seiner leicht zu erlernenden und leistungsstarken wissenschaftlichen Bibliothek hat es sich zu einer beliebten Programmiersprache im Bereich Computer Vision entwickelt. Dieser Artikel konzentriert sich auf die Anwendung von „Python“ in den beiden Aufgaben Bildklassifizierung und Zielerkennung und bietet klaren und leicht verständlichen Demonstrationscode, der Ihnen hilft, die Bildverarbeitungsfähigkeiten von Python schnell zu erlernen.

Die Bildklassifizierung ist eine grundlegende Aufgabe in der Computer Vision, bei der Bilder vordefinierten Kategorien zugeordnet werden. Python bietet leistungsstarke Bibliotheken für maschinelles Lernen und Computer-Vision-Tools für die einfache Implementierung von Bildklassifizierungsaufgaben.

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression

# 加载和预处理图像数据
data = np.load("data.npy")
labels = np.load("labels.npy")
data = data.reshape((data.shape[0], -1))
data = data.astype("float32") / 255.0

# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# 训练逻辑回归分类器
classifier = LogisticRegression(max_iter=1000)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 评估分类器
score = classifier.score(X_test, y_test)
print("准确率：", score)

# 预测新图像
image = np.load("new_image.npy")
image = image.reshape((1, -1))
image = image.astype("float32") / 255.0
prediction = classifier.predict(image)
print("预测标签：", prediction)

Der obige Code demonstriert den gesamten Prozess der Bildklassifizierung mit Python, vom Laden und Vorverarbeiten der Daten über das Modelltraining und die Bewertung bis hin zur Vorhersage neuer Bilder. Objekterkennung

Die Objekterkennung ist eine weitere wichtige Aufgabe in der Computer Vision, bei der es darum geht, bestimmte Objekte in Bildern zu identifizieren und zu lokalisieren. Python verfügt außerdem über leistungsstarke Objekterkennungstools und -bibliotheken, mit denen diese Aufgabe problemlos erfüllt werden kann.

import numpy as np
import cv2

# 加载并预处理图像
image = cv2.imread("image.png")
image = cv2.resize(image, (640, 480))

# 创建目标检测器
detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt.txt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")

# 检测图像中的对象
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.007843, (300, 300), 127.5)
detector.setInput(blob)
detections = detector.forward()

# 绘制检测结果
for i in range(0, detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > 0.5:
x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * image.shape[1])
y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * image.shape[0])
x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * image.shape[1])
y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * image.shape[0])
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow("检测结果", image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()

Der obige Code demonstriert den gesamten Prozess der Zielerkennung mit Python, vom Laden des Bildes über die Vorverarbeitung bis hin zur Verwendung des Zieldetektors und schließlich dem Zeichnen der Erkennungsergebnisse. Fazit:

Mit seinen leistungsstarken wissenschaftlichen Bibliotheken und Computer-Vision-Tools ist Python eine ideale Wahl für die beiden Aufgaben der Bildklassifizierung und Objekterkennung. Dieser Artikel demonstriert die Anwendung von Python im Bereich Computer Vision und seine Implementierungsmethode anhand eines klaren und leicht verständlichen Demonstrationscodes. Ich hoffe, dass Sie davon profitieren und die Leistungsfähigkeit von Python im Bereich Computer Vision weiter erkunden werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython schwimmt im Ozean der Computer Vision: eine wunderbare Reise von der Bildklassifizierung bis zur Zielerkennung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!