Python を使用して画像から特徴を抽出する方法

Python を使用して画像から特徴を抽出する方法

コンピューター ビジョンでは、特徴抽出は重要なプロセスです。画像の主要な特徴を抽出することで、画像をより深く理解し、これらの特徴を使用してターゲット検出や顔認識などのさまざまなタスクを実行できるようになります。 Python には、画像の特徴抽出を実行するのに役立つ強力なライブラリが多数用意されています。この記事では、Python を使用して画像から特徴を抽出する方法と、対応するコード例を紹介します。

1. 環境構成

まず、Python と対応するライブラリをインストールする必要があります。この例では、一般的に使用される 2 つのライブラリである OpenCV と Scikit-image を使用します。これらは、次のコマンドを通じてインストールできます。

pip install opencv-python
pip install scikit-image

2. ライブラリをインポートしてイメージを読み取る

特徴抽出の前に、必要なライブラリをインポートし、必要なイメージを読み取る必要があります。特徴抽出に使用されます。以下は簡単な例です:

import cv2
from skimage.feature import hog

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. 画像の色の特徴を抽出します

特徴抽出のプロセスでは、まず画像の色の特徴を抽出します。 。色特徴とは画像内の色の分布情報であり、画像の色を解析することで画像全体の色合い、明るさ、彩度などの情報を得ることができます。 Python では、OpenCV が提供する関数を使用してこれを実現できます。

# 提取图像的颜色特征
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0,256])

4. 画像のテクスチャ特徴の抽出

色の特徴に加えて、画像のテクスチャ特徴も非常に重要です。テクスチャ特徴とは、画像内のピクセル間の空間関係を表すもので、画像のテクスチャを解析することで、画像のテクスチャ構造、粗さ、細かさなどの情報を得ることができます。 Python では、Scikit-image が提供する関数を使用してこれを実現できます。

# 提取图像的纹理特征
features = hog(gray, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys')

5. 画像の形状特徴の抽出

色とテクスチャの特徴に加えて、画像の形状特徴も画像を理解するのに役立ちます。形状特徴とは画像内の物体の形状や構造を表すもので、画像の形状を解析することで画像の輪郭情報、面積、周囲長などの情報を得ることができます。 Python では、OpenCV が提供する関数を使用してこれを実現できます。

# 提取图像的形状特征
_, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
num_contours = len(contours)

6. 特徴結果の表示

最後に、観察と分析を容易にするために、抽出された特徴結果を表示できます。

# 展示特征结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上記の手順により、Python を使用して画像から特徴を抽出できます。もちろん、これは特徴抽出の基礎にすぎず、実際のアプリケーションではさらに多くの特徴抽出方法および技術が関与する可能性があります。この記事が読者に基本的な理解を与え、さらに詳細な研究に役立つことを願っています。

参考文献:

• OpenCV 公式ドキュメント: https://docs.opencv.org/master/
• Scikit-image 公式ドキュメント: https:// scikit -image.org/

概要:

この記事では、Python を使用して画像から特徴を抽出する方法を紹介し、関連するコード例を示します。特徴抽出はコンピュータ ビジョンの中核タスクの 1 つであり、画像の色、テクスチャ、形状などの特徴を分析することで、画像をより深く理解し、さまざまな画像処理タスクを実装できます。 Python には、特徴抽出の実行に役立つ多くの強力なライブラリが用意されているため、読者は、必要に応じて適切な方法やツールを選択して使用し、さらに調査することができます。

以上がPython を使用して画像から特徴を抽出する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。