Python でのコンピューター ビジョンの例: ジェスチャ認識

コンピュータ ビジョン テクノロジの発展に伴い、コンピュータ ビジョンを使用して画像データやビデオ データを処理する方法を模索し始めている人が増えています。 Python は強力なプログラミング言語として、コンピューター ビジョンの分野でも広く使用されています。

この記事では、Python を使用してジェスチャ認識の例を実装する方法を紹介します。 OpenCV ライブラリを使用して画像を処理し、機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングし、ジェスチャ認識を実装します。

1. データの準備

まず、ジェスチャー画像のデータセットを準備する必要があります。ジェスチャ データセットは、ジェスチャの写真を撮ることによって、または公開データセットから取得できます。ここでは、公開データセット「ASL Alphabet」を例として取り上げます。

データセット内の画像には、さまざまな英語文字のジェスチャーがマークされています。これらの画像をトレーニング セットとテスト セットに分割します。

2. 画像処理

OpenCV ライブラリを通じて画像を読み取り、画像を処理します。画像をグレースケール画像に変換し、二値化を実行する必要があります。

import cv2
import numpy as np

image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, thresholded = cv2.threshold(image_gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. 特徴抽出

輪郭検出アルゴリズムを使用してジェスチャの特徴を抽出します。このアルゴリズムを通じて、ジェスチャー画像の輪郭を取得できます。

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. トレーニング モデル

次に、機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングする必要があります。モデルのトレーニングにはサポート ベクター マシン アルゴリズムを使用することを選択します。まず、ジェスチャ画像にラベルを付け、特徴ベクトルに変換する必要があります。

labels = [0, 1, 2, ..., 25]
features = []
for i in range(len(images)):
    features.append(contour_feature(images[i]))

def contour_feature(image):
    # 提取手势图像的轮廓
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 根据轮廓计算特征向量
    ...

5. モデルのテスト

モデルをトレーニングした後、その精度をテストする必要があります。テスト データセットからジェスチャ画像をモデルに渡し、モデルの予測を実際のラベルと比較して精度を計算します。

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(features_train, labels_train)
accuracy = clf.score(features_test, labels_test)

6. モデルの適用

最後に、トレーニングされたモデルを使用して、ジェスチャ画像のラベルを予測できます。ジェスチャ画像をモデルに入力すると、対応する英字ラベルを返すことができます。

def predict(image):
    feature = contour_feature(image)
    label = clf.predict([feature])[0]
    return chr(label + ord('A'))

概要:

Python は、OpenCV ライブラリと機械学習アルゴリズムを通じてさまざまな画像処理と分析タスクを実装できる強力なコンピューター ビジョン ツールです。この記事では、Python を使用してジェスチャ認識の例を実装する方法を紹介します。この例を通じて、Python を使用してコンピューター ビジョン テクノロジを適用する方法をより深く理解できます。

以上がPython でのコンピューター ビジョンの例: ジェスチャ認識の詳細内容です。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。