Python で画像認識技術を使用するにはどうすればよいですか?

現代の科学技術の分野では、画像認識技術の重要性がますます高まっています。画像認識テクノロジーは、デジタル画像から抽出されたエンティティを識別して分類するのに役立ち、データ分析と予測に使用されます。 Python は非常に人気のあるプログラミング言語であり、画像認識テクノロジの使用にも適しています。この記事では、Python で画像認識テクノロジーを使用する方法と、それを使用して何ができるかを学びます。

1. 画像処理ライブラリ

画像認識テクノロジの使用を開始する前に、画像処理ライブラリに関する基本的な知識を理解することが最善です。 Python で最も一般的に使用される画像処理ライブラリには、OpenCV、Pillow、Scikit-image などがあります。この記事では、OpenCV と Scikit-image という 2 つのライブラリの使用に焦点を当てます。

2. OpenCV

OpenCV は、さまざまなプラットフォームで使用できるオープン ソースのコンピューター ビジョン ライブラリです。 OpenCV は、デジタル画像処理、分析、コンピューター ビジョンの実装に使用できる多数のアルゴリズムと関数を提供します。画像認識に OpenCV を使用する基本的な手順は次のとおりです:

1. OpenCV のインストール

OpenCV の使用を開始する前に、OpenCV をコンピュータにインストールする必要があります。 OpenCV ライブラリは、pip および conda コマンドを通じてインストールできます。 Windows では、次のコマンドを使用してインストールできます:

pip install opencv-python

または、conda を使用して OpenCV をインストールできます:

conda install -c conda-forge opencv

2. イメージをロードします

次に、画像を分析したい画像をロードする必要があります。 Python では、OpenCV 関数 cv2.imread() を使用して、単一のイメージまたは複数のイメージをロードできます。

import cv2

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

3. 画像の前処理

OpenCV を使用する前に、画像を前処理する必要があります。画像に対して次の処理を実行できます:

# 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. オブジェクトの識別

画像が前処理されると、OpenCV のアルゴリズムと関数を使用してオブジェクトを識別できます。オブジェクトは長方形や円などとしてマークできます。

# 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. 結果の表示

OpenCV を使用して、処理された画像を表示します。

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

3. Scikit-image

Scikit-image は、Python 言語をベースとした画像処理ライブラリであり、多くの画像処理アルゴリズムと関数を提供します。画像認識に Scikit-image を使用する基本的な手順は次のとおりです:

1. Scikit-image のインストール

次のコマンドを使用して、Scikit-image ライブラリをインストールできます:

pip install scikit-image

2 .Load Image

同様に、Scikit-image を使用する前に、分析したい画像をロードする必要があります。

from skimage import io

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

3. 画像の前処理

Scikit-image を使用する前に、画像の前処理も行う必要があります。画像に対して次の処理を実行できます:

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. オブジェクトの識別

Scikit-image のアルゴリズムと関数を使用してオブジェクトを識別し、オブジェクトを四角形や円などとしてマークします。

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. 結果の表示

Scikit-image を使用して、処理された画像を表示します。

io.imshow(image)
io.show()

結論

この記事では、画像認識に Python で OpenCV と Scikit-image を使用する方法を学びました。これら 2 つのライブラリは、Python で最も人気のある画像処理ライブラリの 1 つであり、画像処理、分析、およびコンピューター ビジョンの作業に役立ちます。画像認識技術を使用すると、デジタル画像から目に見えないエンティティを簡単に抽出し、データ分析や予測に使用できます。たとえば、医療、セキュリティ、金融などに応用できます。この記事ではいくつかの基本的な使用方法を説明しますが、画像認識技術は非常に複雑かつ多様な分野であり、使用できるアルゴリズムや技術は他にも多数あります。したがって、この分野を学び探求することは、非常に興味深く価値のあるプロセスです。

以上がPython で画像認識技術を使用するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。