Python ouvre la frontière de la vision par ordinateur : révélant les secrets de la reconnaissance d'images

La vision par ordinateur est une branche de l'intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre le contenu des images ou des vidéos numériques. La reconnaissance d'images est une tâche importante en vision par ordinateur, qui implique l'identification et la classification d'objets ou de scènes dans des images. python est le leader dans le domaine de la vision par ordinateur avec sa puissante bibliothèque de traitement d'images et son deep learningframework.

1. Bibliothèque de traitement d'images Python

Python fournit une riche bibliothèque de traitement d'images, permettant aux développeurs de traiter et d'analyser facilement des images. Les bibliothèques les plus populaires incluent OpenCV, Pillow et Scikit-Image.

1.OpenCV

OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui fournit une série d'algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur, notamment la lecture, l'écriture, la conversion, la détection de contours, la recherche de contours, l'extraction de caractéristiques, etc.

2. Oreiller

Pillow est une bibliothèque de traitement d'image qui fournit de nombreuses fonctions de traitement d'image, notamment le chargement, l'enregistrement, le recadrage, la rotation, la mise à l'échelle, etc. Pillow prend également en charge une variété de formats d'image, tels que PNG, JPEG, GIF, TIFF, etc.

3. Scikit-Image

Scikit-Image est une bibliothèque de traitement d'image open source qui fournit de nombreux algorithmes de traitement d'image, notamment la segmentation d'image, la morphologie, le filtrage, le traitement de seuil, etc. Scikit-Image prend également en charge une variété de formats d'image, tels que PNG, JPEG, GIF, TIFF, etc.

2. Cadre d'apprentissage en profondeur Python

Deep

Learning est une branche du Machine Learning qui résout des tâches d'apprentissage complexes en utilisant des Réseaux de neurones artificiels. L’apprentissage profond a connu un grand succès dans le domaine de la reconnaissance d’images, permettant aux ordinateurs d’identifier avec précision des objets ou des scènes dans des images.

1. TensorFlow

Tensorflow est un framework d'apprentissage profond open source qui fournit une variété d'algorithmes d'apprentissage profond, tels que des réseaux neuronaux convolutifs, des réseaux neuronaux récurrents, des réseaux antagonistes génératifs, etc. TensorFlow fournit également de nombreux modèles pré-entraînés, permettant aux développeurs de créer et d'entraîner rapidement des modèles d'apprentissage profond.

2.PyTorch

PyTorch est un framework d'apprentissage profond open source qui fournit un graphique de calcul flexible pour permettre aux développeurs de créer et de former facilement des modèles d'apprentissage profond. PyTorch fournit également de nombreux modèles pré-entraînés, permettant aux développeurs de créer et de former rapidement des modèles d'apprentissage en profondeur.

3.Kéras

Keras est une bibliothèque d'apprentissage profond open source qui fournit une

api de haut niveau pour permettre aux développeurs de créer et de former facilement des modèles d'apprentissage profond. Keras prend en charge TensorFlow et PyTorch en tant que backends, permettant aux développeurs de basculer facilement entre différents frameworks d'apprentissage en profondeur.

3. Pratique de la reconnaissance d'images Python

Ce qui suit est un code de démonstration pour la reconnaissance d'images à l'aide de Python :

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换图像为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Sobel算子进行边缘检测
edges = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.imshow("Sobel Edges", edges)
cv2.imshow("Canny Edges", edges)

# 等待用户输入
cv2.waiTKEy(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllwindows()

Ce code charge d'abord l'image, puis la convertit en une image en niveaux de gris. Ensuite, utilisez l'opérateur Sobel et l'opérateur Canny pour la détection des contours. Enfin, affichez l’image et attendez la saisie de l’utilisateur.

4.Résumé

Python prend la tête dans le domaine de la vision par ordinateur avec sa puissante bibliothèque de traitement d'images et son cadre d'apprentissage profond. Cet article présente l'utilisation de la bibliothèque de traitement d'images Python et du framework d'apprentissage en profondeur, et montre comment Python implémente le mystère de la reconnaissance d'images via un code de démonstration.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!