Computer Vision ist ein wichtiger Zweig des Fachgebiets Künstliche Intelligenz, das hauptsächlich untersucht, wie Computer aus digitalen Bildern oder Videos aussagekräftige Informationen extrahieren. Computer-Vision-Technologie wird häufig in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. in der medizinischen Bildgebung, in der Sicherheitsüberwachung, in der Roboternavigation, in der industriellen Automatisierung usw. Für Anfänger eine der besten Möglichkeiten, Computer Vision zu erlernen, ist die Verwendung der PythonSprache.
Pythonist eine leicht zu erlernende, anspruchsvolle Programmiersprache mit umfangreicher Bibliothek und Tool-Unterstützung, die sich besonders für die schnelle Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen eignet. 1. Einführung in Computer Vision mit Python Um mit dem Erlernen von Python Computer Vision zu beginnen, müssen Sie die erforderlichen Softwarebibliotheken installieren. Die am häufigsten verwendete Computer-Vision-Bibliothek ist OpenCV
, eineOpen-Source-Computer-Vision-Bibliothek, die eine Fülle von Bildverarbeitungs- und Analysefunktionen bietet. Um OpenCV zu installieren, können Sie die folgenden Schritte ausführen:
Öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminalfenster.
Geben Sie den folgenden Befehl ein, um OpenCV zu installieren:
pip install opencv-python
Nach Abschluss der Installation können Sie die OpenCV-Bibliothek verwenden.
Um ein Bild anzuzeigen, können Sie die imshow()-Funktion von OpenCV verwenden. Diese Funktion akzeptiert Bilddaten und Fenstertitel als Parameter und zeigt das Bild im Fenster an. Um das Format eines Bildes zu konvertieren, können Sie die cvtColor()-Funktion von OpenCV verwenden. Diese Funktion akzeptiert Bilddaten und Zielfarbraum als Parameter und gibt die konvertierten Bilddaten zurück.
Um die Qualität des Bildes zu verbessern, können Sie verschiedene Bildverbesserungsfunktionen von OpenCV verwenden, wie z. B. Schärfen, Unschärfe, Kontrastverbesserung usw.
3. Grundlagen der Bildanalyse
Die Bildanalyse ist eine weitere wichtige Komponente der Computer Vision, einschließlich der Extraktion von Bildmerkmalen, der Objekterkennung, der Zielverfolgung und anderer Vorgänge.
Um Bildfunktionen zu extrahieren, können Sie verschiedene Feature-Extraktoren von OpenCV verwenden, z. B. SURF, ORB, SIFT usw. Diese Merkmalsextraktoren können Schlüsselpunkte und Deskriptoren aus Bildern zum Abgleich und zur Erkennung extrahieren.
Um Objekte in Bildern zu erkennen, können Sie verschiedene Objektdetektoren von OpenCV verwenden, wie z. B. den Haar-Kaskadenklassifikator, den HOG-Detektor, den
Deep Learning-Detektor usw. Diese Objektdetektoren können Objekte einer bestimmten Klasse in einem Bild erkennen und den Begrenzungsrahmen des Objekts zurückgeben. Um Ziele in Bildern zu verfolgen, können Sie verschiedene Ziel-Tracker von OpenCV verwenden, wie z. B. KCF-Tracker, MOSSE-Tracker, Deep-Learning-Tracker usw. Diese Objekt-Tracker können ein bestimmtes Objekt in einem Bild verfolgen und den Begrenzungsrahmen des Objekts zurückgeben.
FazitIn diesem Artikel werden die Grundlagen des Python-Computersehens Erste Schritte vorgestellt, einschließlich Bildverarbeitung und Bildanalyse. Ich hoffe, dass Anfänger durch diesen Artikel die grundlegenden Konzepte und Techniken des Computer Vision beherrschen und in der Lage sind, ihre eigenen Computer Vision-Anwendungen zu entwickeln.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinführung in Computer Vision in Python: Ein Anfängerleitfaden zur Bildverarbeitung und -analyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
