Explication détaillée des algorithmes de vision par ordinateur Python : révéler les secrets du traitement et de l'analyse d'images

La vision par ordinateur est une branche de l'informatique qui tente de développer la capacité des machines à percevoir des images et des vidéos. Les algorithmes de vision par ordinateur ont fait d'énormes progrès ces dernières années, en grande partie grâce au python.

Python est un langage de programmation de haut niveau, facile à apprendre, doté de bibliothèques et d'outils riches, et qui convient parfaitement à la recherche et au développement en vision par ordinateur. Cet article présentera plusieurs algorithmes de vision par ordinateur Python et fournira un code de démonstration pour vous aider à comprendre le fonctionnement de ces algorithmes.

1.Traitement d'images

Le traitement d'images est une partie importante de la vision par ordinateur, qui comprend une série d'opérations de traitement et d'analyse d'images. Ces opérations peuvent être divisées en deux catégories : les opérations ponctuelles et les opérations de zone.

• Opérations ponctuelles : les opérations ponctuelles font référence aux opérations effectuées sur chaque pixel d'une image. Les opérations courantes incluent les réglages de luminosité, les conversions de couleurs et la netteté.

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 调整亮度
bright_image = cv2.addWeighted(image, 1.2, 0, 0)

# 转换颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 锐化图像
sharpened_image = cv2.filter2D(image, -1, np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]))

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Bright Image", bright_image)
cv2.imshow("HSV Image", hsv_image)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened_image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()

• Opérations de région : les opérations de région font référence aux opérations effectuées dans une certaine zone d'une image. Les opérations de région courantes incluent l’analyse des composants connectés, les opérations morphologiques et la segmentation.

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 连通分量分析
_, labels = cv2.connectedComponents(image)

# 形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel)
eroded_image = cv2.erode(image, kernel)

# 分割图像
segmented_image = cv2.watershed(image, labels)

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Labeled Image", labels)
cv2.imshow("Dilated Image", dilated_image)
cv2.imshow("Eroded Image", eroded_image)
cv2.imshow("Segmented Image", segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. Analyse d'images

L'analyse d'images est un autre élément important de la vision par ordinateur, qui comprend une série d'algorithmes permettant d'extraire des informations à partir d'images. Ces algorithmes peuvent être divisés en deux catégories : l’extraction de caractéristiques et la reconnaissance de formes.

• Extraction de caractéristiques : l'extraction de caractéristiques fait référence à l'extraction de caractéristiques représentatives de l'image. Les algorithmes d'extraction de caractéristiques courants incluent la détection des bords, la détection des coins et l'analyse de la texture.

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

# 角点检测
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)

# 纹理分析
texture = cv2.texture(image)

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.imshow("Corners", corners)
cv2.imshow("Texture", texture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• Reconnaissance de formes : la reconnaissance de formes fait référence à la correspondance des caractéristiques des images avec des modèles connus.

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!