Wie verwende ich die Bilderkennungstechnologie in Python?

Im Bereich der zeitgenössischen Wissenschaft und Technologie wird die Bilderkennungstechnologie immer wichtiger. Die Bilderkennungstechnologie hilft uns, aus digitalen Bildern extrahierte Entitäten zu identifizieren und zu klassifizieren, die dann in der Datenanalyse und -vorhersage verwendet werden. Python ist eine sehr beliebte Programmiersprache, die sich auch gut für die Arbeit mit Bilderkennungstechnologie eignet. In diesem Artikel erfahren wir, wie man die Bilderkennungstechnologie in Python nutzt und was wir damit machen können.

1. Bildverarbeitungsbibliothek

Bevor Sie mit der Verwendung der Bilderkennungstechnologie beginnen, sollten Sie sich am besten einige Grundkenntnisse über Bildverarbeitungsbibliotheken aneignen. Zu den am häufigsten verwendeten Bildverarbeitungsbibliotheken in Python gehören OpenCV, Pillow und Scikit-image. In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf die Verwendung von zwei Bibliotheken, OpenCV und Scikit-image.

2. OpenCV

OpenCV ist eine Open-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die auf verschiedenen Plattformen verwendet werden kann. OpenCV stellt eine Vielzahl von Algorithmen und Funktionen zur Verfügung, mit denen digitale Bildverarbeitung, Analyse und Computer Vision implementiert werden können. Hier sind die grundlegenden Schritte zur Verwendung von OpenCV zur Bilderkennung:

1. Installieren Sie OpenCV

Bevor Sie OpenCV verwenden, müssen Sie es auf Ihrem Computer installieren. Die OpenCV-Bibliothek kann über die Befehle pip und conda installiert werden. Unter Windows können Sie es mit dem folgenden Befehl installieren:

pip install opencv-python

Alternativ können Sie Conda verwenden, um OpenCV zu installieren:

conda install -c conda-forge opencv

2 Laden Sie das Bild

# 🎜🎜#Weiter Als nächstes müssen die zu analysierenden Bilder geladen werden. In Python können Sie mit der OpenCV-Funktion cv2.imread() ein einzelnes Bild oder mehrere Bilder laden.

import cv2

# load an image
image = cv2.imread("path/to/image")

3. Das Bild vorverarbeiten

Vor der Verwendung von OpenCV muss das Bild vorverarbeitet werden. Die folgende Verarbeitung kann am Bild durchgeführt werden:

# convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# apply a Gaussian blur to remove noise
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)

# apply edge detection to extract edges
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 200)

4. Objekte identifizieren

Sobald das Bild vorverarbeitet wurde, können die Algorithmen und Funktionen von OpenCV zur Identifizierung von Objekten verwendet werden. Objekte können als Rechtecke, Kreise usw. markiert werden.

# perform an object detection
(contours, _) = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for c in contours:
    # compute the bounding box of the object
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(c)

    # draw the bounding box around the object
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

5. Ergebnisse anzeigen

Verwenden Sie OpenCV, um das verarbeitete Bild anzuzeigen.

# display the result
cv2.imshow("Object Detection", image)
cv2.waitKey(0)

3. Scikit-image##

Scikit-image ist eine Bildverarbeitungsbibliothek, die auf der Python-Sprache basiert. Sie bietet auch viele Bildverarbeitungsalgorithmen und -funktionen. Im Folgenden sind die grundlegenden Schritte aufgeführt, um Scikit-image für die Bilderkennung zu verwenden:

1. Installieren Sie Scikit-image

Sie können den folgenden Befehl verwenden, um die Scikit-image-Bibliothek zu installieren :

pip install scikit-image

2. Laden Sie das Bild

Ebenso müssen Sie vor der Verwendung von Scikit-image das zu analysierende Bild laden.

from skimage import io

# load the image
image = io.imread("path/to/image")

3. Verarbeiten Sie das Bild vor

Bevor Sie Scikit-image verwenden, müssen Sie das Bild auch vorverarbeiten. Die folgende Verarbeitung kann am Bild durchgeführt werden:

from skimage.filters import threshold_local
from skimage.color import rgb2gray

# convert the image to grayscale
gray = rgb2gray(image)

# apply a threshold to the image
thresh = threshold_local(gray, 51, offset=10)

4. Objekte identifizieren

Verwenden Sie die Algorithmen und Funktionen von Scikit-image, um Objekte zu identifizieren und die Objekte als Rechtecke oder Kreise zu markieren. usw.

from skimage import measure
from skimage.color import label2rgb
from skimage.draw import rectangle

# find contours in the image
contours = measure.find_contours(thresh, 0.8)

# draw a rectangle around each object
for n, contour in enumerate(contours):
    row_min, col_min = contour.min(axis=0)
    row_max, col_max = contour.max(axis=0)
    rect = rectangle((row_min, col_min), (row_max, col_max), shape=image.shape)
    image[rect] = 0

5. Ergebnisse anzeigen

Verwenden Sie Scikit-image, um das verarbeitete Bild anzuzeigen.

io.imshow(image)
io.show()

Fazit

Durch diesen Artikel haben wir gelernt, wie man OpenCV und Scikit-image in Python zur Bilderkennung verwendet. Diese beiden Bibliotheken gehören zu den beliebtesten Bildverarbeitungsbibliotheken in Python und können uns bei der Bildverarbeitung, Analyse und Computer-Vision-Arbeit helfen. Mithilfe der Bilderkennungstechnologie können unsichtbare Einheiten leicht aus digitalen Bildern extrahiert und für die Datenanalyse und -vorhersage verwendet werden, beispielsweise für Anwendungen in den Bereichen Medizin, Sicherheit und Finanzen. Obwohl dieser Artikel einige grundlegende Verwendungsmethoden beschreibt, ist die Bilderkennungstechnologie ein sehr komplexes und vielfältiges Gebiet, und es gibt viele andere Algorithmen und Techniken, die verwendet werden können. Daher ist das Erlernen und Erkunden dieses Bereichs ein sehr interessanter und lohnenswerter Prozess.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich die Bilderkennungstechnologie in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!