Python コンピューター ビジョン プロジェクトの実践: 画像認識アプリケーションをゼロから構築する

• 画像のサイズを変更する
• 画像形式を変換する
＃＃＃フィルタリング＃＃＃
• 機能強化
• ＃＃＃特徴抽出＃＃＃
特徴抽出は、コンピューター ビジョンのもう 1 つの重要なタスクです。画像から識別情報を抽出することが含まれます。一般的に使用される特徴抽出方法は次のとおりです。

＃＃＃エッジ検出＃＃＃

• ローカルバイナリモード
• ＃＃＃分類＃＃＃
分類はコンピュータ ビジョンの最終目標です。これには、画像を事前定義されたカテゴリに割り当てることが含まれます。一般的に使用される分類方法は次のとおりです。
• K最近隣

ニューラル ネットワーク
画像認識アプリケーションの構築
コンピューター ビジョンの基本を理解したので、画像認識アプリケーションの構築を開始できます。このタスクを実行するには、
• python と OpenCV
を使用します。

まず、必要なライブラリをインポートする必要があります:

次に、画像をロードする必要があります: リーリー 次に、画像を前処理する必要があります。画像のサイズを変更し、画像形式を変換し、フィルタリングを適用します: リーリー これで、画像の特徴を抽出できます。エッジ検出とコーナー検出を使用します:

最後に、画像を分類できます。 K 最近傍分類子を使用します:

この

では、画像認識アプリケーションを最初から構築する方法について説明します。画像の前処理、特徴抽出、分類のあらゆる側面をカバーします。このチュートリアルを使用して、物体検出、顔認識、医療診断などのさまざまなタスク用の独自の画像認識アプリケーションを構築できます。

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