


Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej
Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej
Dalam penglihatan komputer, pengekstrakan ciri ialah proses penting. Dengan mengekstrak ciri utama imej, kami boleh memahami imej dengan lebih baik dan menggunakan ciri ini untuk mencapai pelbagai tugas, seperti pengesanan sasaran, pengecaman muka, dsb. Python menyediakan banyak perpustakaan berkuasa yang boleh membantu kami melakukan pengekstrakan ciri pada imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej dan memberikan contoh kod yang sepadan.
- Konfigurasi persekitaran
Pertama, kita perlu memasang Python dan perpustakaan yang sepadan. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan OpenCV dan Scikit-image, dua perpustakaan yang biasa digunakan. Ia boleh dipasang melalui arahan berikut:
pip install opencv-python pip install scikit-image
- Import perpustakaan dan baca imej
Sebelum melaksanakan pengekstrakan ciri, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan dan membaca imej yang akan digunakan untuk pengekstrakan ciri. Berikut adalah contoh mudah:
import cv2 from skimage.feature import hog # 读取图片 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图片转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- Ekstrak ciri warna imej
Dalam proses pengekstrakan ciri, kita boleh mengekstrak ciri warna imej terlebih dahulu. Ciri warna ialah maklumat pengedaran warna dalam imej Dengan menganalisis warna imej, kita boleh mendapatkan maklumat seperti rona keseluruhan, kecerahan dan ketepuan imej. Dalam Python, anda boleh menggunakan fungsi yang disediakan oleh OpenCV untuk mencapai ini.
# 提取图像的颜色特征 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0,256])
- Ekstrak ciri tekstur imej
Selain ciri warna, ciri tekstur imej juga sangat penting. Ciri tekstur menggambarkan hubungan ruang antara piksel dalam imej Dengan menganalisis tekstur imej, kita boleh mendapatkan maklumat seperti struktur tekstur, kekasaran dan kehalusan imej. Dalam Python, ini boleh dicapai menggunakan fungsi yang disediakan oleh Scikit-image.
# 提取图像的纹理特征 features = hog(gray, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys')
- Ekstrak ciri bentuk imej
Selain ciri warna dan tekstur, ciri bentuk imej juga membantu kami memahami imej. Ciri bentuk menerangkan bentuk dan struktur objek dalam imej Dengan menganalisis bentuk imej, kita boleh mendapatkan maklumat kontur, luas, perimeter dan maklumat lain imej. Dalam Python, anda boleh menggunakan fungsi yang disediakan oleh OpenCV untuk mencapai ini.
# 提取图像的形状特征 _, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) num_contours = len(contours)
- Memaparkan hasil ciri
Akhir sekali, kami boleh memaparkan hasil ciri yang diekstrak untuk pemerhatian dan analisis yang mudah.
# 展示特征结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej. Sudah tentu, ini hanya asas pengekstrakan ciri, dan lebih banyak kaedah dan teknik pengekstrakan ciri mungkin terlibat dalam aplikasi praktikal. Saya berharap artikel ini dapat memberi pemahaman asas kepada pembaca dan memberikan sedikit bantuan untuk penyelidikan yang lebih mendalam.
Rujukan:
- OpenCV dokumentasi rasmi: https://docs.opencv.org/master/
- Scikit-image dokumentasi rasmi: https://scikit-image.org/
Ringkasan:
Memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. Pengekstrakan ciri ialah salah satu tugas teras dalam penglihatan komputer Dengan menganalisis ciri seperti warna, tekstur dan bentuk imej, kami boleh memahami imej dengan lebih baik dan melaksanakan pelbagai tugas pemprosesan imej. Python menyediakan banyak perpustakaan yang berkuasa untuk membantu kami melakukan pengekstrakan ciri Pembaca boleh memilih kaedah dan alatan yang sesuai untuk digunakan dan penyelidikan lanjut mengikut keperluan mereka sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Penyimpanan Objek Minio: Penyebaran berprestasi tinggi di bawah CentOS System Minio adalah prestasi tinggi, sistem penyimpanan objek yang diedarkan yang dibangunkan berdasarkan bahasa Go, serasi dengan Amazons3. Ia menyokong pelbagai bahasa pelanggan, termasuk Java, Python, JavaScript, dan GO. Artikel ini akan memperkenalkan pemasangan dan keserasian minio pada sistem CentOS. Keserasian versi CentOS Minio telah disahkan pada pelbagai versi CentOS, termasuk tetapi tidak terhad kepada: CentOS7.9: Menyediakan panduan pemasangan lengkap yang meliputi konfigurasi kluster, penyediaan persekitaran, tetapan fail konfigurasi, pembahagian cakera, dan mini

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
