Introduction à la vision par ordinateur en Python : guide du débutant sur le traitement et l'analyse d'images

La vision par ordinateur est une branche importante du domaine de l'intelligence artificielle, qui étudie principalement la manière dont les ordinateurs extraient des informations significatives à partir d'images ou de vidéos numériques. La technologie de vision par ordinateur est largement utilisée dans divers domaines, tels que l'imagerie médicale, la sécuritésurveillance, la navigation robotique, l'automatisation industrielle, etc.

Pour les débutants, l'une des meilleures façons d'apprendre la vision par ordinateur est d'utiliser le langage python. Python est un langage de programmation de haut niveau facile à apprendre avec une riche bibliothèque et un support d'outils , particulièrement adapté au développement rapide d'applications de vision par ordinateur.

1. Introduction à la vision par ordinateur avec Python

Pour commencer à apprendre la vision par ordinateur Python, vous devez installer les bibliothèques logicielles nécessaires. La bibliothèque de vision par ordinateur la plus couramment utilisée est OpenCV, qui est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit une multitude de fonctions de traitement et d'analyse d'images.

Pour installer OpenCV, vous pouvez suivre ces étapes :

1. Ouvrez une invite de commande ou une fenêtre de terminal.

2. Entrez la commande suivante pour installer OpenCV :

pip install opencv-python

3. Une fois l'installation terminée, vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV.

2. Bases du traitement d'image

Le traitement d'image est la base de la vision par ordinateur, comprenant des opérations telles que la lecture, l'affichage, la conversion et l'amélioration d'images.

Pour lire une image, vous pouvez utiliser la fonction imread() d'OpenCV. Cette fonction accepte le chemin d'accès au fichier image en tant que paramètre et renvoie un NumPy array contenant les données de l'image.

Pour afficher une image, vous pouvez utiliser la fonction imshow() d'OpenCV. Cette fonction accepte les données d'image et le titre de la fenêtre comme paramètres et affiche l'image dans la fenêtre.

Pour convertir le format d'une image, vous pouvez utiliser la fonction cvtColor() d'OpenCV. Cette fonction accepte les données d'image et l'espace colorimétrique cible comme paramètres et renvoie les données d'image converties.

Pour améliorer la qualité de l'image, vous pouvez utiliser diverses fonctions d'amélioration d'image d'OpenCV, telles que la netteté, le flou, l'amélioration du contraste, etc.

3. Bases de l'analyse d'images

L'analyse d'image est un autre élément important de la vision par ordinateur, comprenant l'extraction de caractéristiques d'image, la détection d'objets, le suivi de cible et d'autres opérations.

Pour extraire les fonctionnalités de l'image, vous pouvez utiliser divers extracteurs de fonctionnalités d'OpenCV, tels que SURF, ORB, SIFT, etc. Ces extracteurs de fonctionnalités peuvent extraire des points clés et des descripteurs d'images à des fins de correspondance et de reconnaissance.

Pour détecter des objets dans les images, vous pouvez utiliser divers détecteurs d'objets d'OpenCV, tels que le classificateur en cascade Haar, le détecteur HOG, le détecteur Deep Learning, etc. Ces détecteurs d'objets peuvent détecter des objets d'une classe spécifiée à partir d'une image et renvoyer le cadre de délimitation de l'objet.

Pour suivre les cibles dans les images, vous pouvez utiliser divers trackers de cibles d'OpenCV, tels que le tracker KCF, le tracker MOSSE, le tracker d'apprentissage en profondeur, etc. Ces trackers d'objets peuvent suivre un objet spécifié dans une image et renvoyer le cadre de délimitation de l'objet.

Conclusion

Cet article présente les bases de la vision par ordinateur Python Démarrer, y compris le traitement et l'analyse d'images. J'espère que les débutants pourront maîtriser les concepts et techniques de base de la vision par ordinateur grâce à cet article et être capables de développer leurs propres applications de vision par ordinateur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!