Python-Leitfaden: Begeben Sie sich auf eine Wissensexpedition im Bereich Computer Vision

Begeben Sie sich auf eine Wissensexpedition zum Thema Computer Vision, Python ist Ihr unverzichtbarer Partner. Computer Vision ist eine spannende Disziplin, die sich darauf konzentriert, Computern die Welt „sehen“ zu lassen.

Mit Hilfe von Python lässt sich Computer Vision einfacher implementieren. In der Welt der Computer Vision ermöglicht Ihnen Python mit seinen leistungsstarken Bibliotheken und „Tools“ die einfache Verarbeitung von Bildern, die Erkennung von Objekten, die Erkennung von Gesichtern und sogar, dass der Computer Ihre Gesten „sieht“.

Bildbearbeitung:

Die NumPy- und SciPy-Bibliotheken in Python sind leistungsstarke Werkzeuge für die Bildverarbeitung. NumPy bietet ein effizientes Array-Verarbeitungsframework, während SciPy verschiedene Bildverarbeitungsalgorithmen bereitstellt. Mit diesen Bibliotheken können Sie ganz einfach Bilder skalieren, drehen, zuschneiden, die Helligkeit anpassen und mehr.

Demo-Code:

import numpy as np
from scipy.misc import imread, imsave

# 加载图像
image = imread("image.jpg")

# 图像缩放
scaled_image = np.array(Image.fromarray(image).resize((32, 32)))

# 图像旋转
rotated_image = np.array(Image.fromarray(image).rotate(45))

# 图像裁剪
cropped_image = image[100:200, 100:200]

# 图像亮度调整
adjusted_image = np.array(Image.fromarray(image).point(lambda x: x * 1.5))

# 保存图像
imsave("scaled_image.jpg", scaled_image)
imsave("rotated_image.jpg", rotated_image)
imsave("cropped_image.jpg", cropped_image)
imsave("adjusted_image.jpg", adjusted_image)

Objekterkennung: Die

OpenCV

-Bibliothek in Python ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Objekterkennung. OpenCV bietet eine Reihe von Objekterkennungsalgorithmen, z. B. den Haar-Kaskadenklassifikator und den HOG-Detektor. Mit diesen Algorithmen können Sie Gesichter, Autos, Fußgänger und mehr anhand von Bildern leicht erkennen.

Demo-Code:

2. import cv2
   
   # 加载图像
   image = cv2.imread("image.jpg")
   
   # Haar级联分类器检测人脸
   face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
   faces = face_cascade.detectMultiScale(image, 1.1, 4)
   
   # HOG检测器检测行人
   hog = cv2.HOGDescriptor()
   hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
   people = hog.detectMultiScale(image, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)
   
   # 绘制检测结果
   for (x, y, w, h) in faces:
   cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
   
   for (x, y, w, h) in people:
   cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
   
   # 显示检测结果
   cv2.imshow("Image", image)
   cv2.waiTKEy(0)
   cv2.destroyAllwindows()

   Gesichtserkennung:

   Die dlib-Bibliothek in Python ist die Gesichtserkennung

   Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Leitfaden: Begeben Sie sich auf eine Wissensexpedition im Bereich Computer Vision. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!