Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Amalan projek penglihatan komputer Python: membina aplikasi pengecaman imej dari awal

Amalan projek penglihatan komputer Python: membina aplikasi pengecaman imej dari awal

WBOY
Lepaskan: 2024-02-19 21:21:30
ke hadapan
607 orang telah melayarinya

Amalan projek penglihatan komputer Python: membina aplikasi pengecaman imej dari awal

  • Ubah saiz imej
  • Tukar format imej
  • Menapis
  • Peningkatan

Pengekstrakan ciri

Pengeluaran ciri adalah satu lagi tugas penting penglihatan komputer. Ia melibatkan mengekstrak maklumat diskriminasi daripada imej. Kaedah pengekstrakan ciri yang biasa digunakan termasuk:

  • Pengesanan Tepi
  • Pengesanan sudut
  • Histogram Warna
  • Mod Binari Tempatan

Kategori

Pengkelasan ialah matlamat utama penglihatan komputer. Ia melibatkan penugasan imej kepada kategori yang telah ditetapkan. Kaedah pengelasan yang biasa digunakan termasuk:

  • K jiran terdekat
  • Mesin Vektor Sokongan
  • Pokok Keputusan
  • Rangkaian Neural

Bina aplikasi pengecaman imej

Sekarang kita memahami asas penglihatan komputer, kita boleh mula membina aplikasi pengecaman imej. Kami akan menggunakan python dan OpenCV untuk menyelesaikan tugas ini.

Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan:

import cv2
import numpy as np
Salin selepas log masuk

Kemudian kita perlu memuatkan imej:

image = cv2.imread("image.jpg")
Salin selepas log masuk

Seterusnya, kita perlu praproses imej. Kami akan mengubah saiz imej, menukar format imej dan menggunakan penapisan:

image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
Salin selepas log masuk

Kini kita boleh mengekstrak ciri-ciri imej. Kami akan menggunakan pengesanan tepi dan pengesanan sudut:

edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)
Salin selepas log masuk

Akhir sekali, kita boleh mengklasifikasikan imej. Kami akan menggunakan pengelas jiran terdekat K:

knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, train_labels)
result = knn.predict(image)
Salin selepas log masuk

Ringkasan

tutorial ini menunjukkan kepada anda cara membina aplikasi pengecaman imej dari awal. Kami merangkumi semua aspek prapemprosesan imej, pengekstrakan ciri dan pengelasan. Anda boleh menggunakan tutorial ini untuk membina aplikasi pengecaman imej anda sendiri untuk pelbagai tugas seperti pengesanan objek, pengecaman muka dan diagnosis perubatan.

Atas ialah kandungan terperinci Amalan projek penglihatan komputer Python: membina aplikasi pengecaman imej dari awal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:lsjlt.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan