Python電腦視覺專案實戰：從零開始建立影像辨識應用

• 調整影像大小
• 轉換影像格式
• 濾波
• 增強

特徵提取

特徵提取是電腦視覺的另一個重要任務。它涉及到從圖像中提取具有區分性的信息。常用的特徵提取方法包括：

• 邊緣偵測
• 角點偵測
• 顏色直方圖
• 局部二值模式

分類

分類是電腦視覺的最終目標。它涉及到將圖像分配給預先定義的類別。常用的分類方法包括：

• K最近鄰
• 支援向量機
• 決策樹
• 神經網路

建立影像辨識應用

現在我們已經了解了電腦視覺的基礎知識，我們可以開始建立圖像辨識應用了。我們將使用python和OpenCV來完成這個任務。

首先，我們需要導入必要的函式庫：

import cv2
import numpy as np

然後，我們需要載入圖片：

image = cv2.imread("image.jpg")

接下來，我們需要對影像進行預處理。我們將調整影像大小、轉換影像格式並套用濾波：

image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

現在我們可以提取圖像的特徵。我們將使用邊緣偵測和角點偵測：

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

最後，我們可以將圖像分類。我們將使用K最近鄰分類器：

knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, train_labels)
result = knn.predict(image)

總結

本教學介紹如何從頭開始建立影像辨識應用程式。我們涵蓋了影像預處理、特徵提取和分類等各個方面。您可以使用本教學來建立自己的影像辨識應用程序，用於各種任務，如物件偵測、人臉辨識和醫療診斷。

以上是Python電腦視覺專案實戰：從零開始建立影像辨識應用的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！