Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Python berenang dalam lautan penglihatan komputer: perjalanan yang indah daripada pengelasan imej kepada pengesanan sasaran

Python berenang dalam lautan penglihatan komputer: perjalanan yang indah daripada pengelasan imej kepada pengesanan sasaran

Feb 19, 2024 pm 03:06 PM
python Pengesanan sasaran penglihatan komputer Klasifikasi imej

Python berenang dalam lautan penglihatan komputer: perjalanan yang indah daripada pengelasan imej kepada pengesanan sasaran

Penglihatan komputer ialah cabang kecerdasan buatan yang bertujuan untuk menggunakan komputer untuk mensimulasikan sistem visual manusia untuk mengekstrak maklumat yang bermakna daripada imej atau video. pythonDengan perpustakaan saintifik yang mudah dipelajari dan berkuasa, ia telah menjadi bahasa pengaturcaraan yang popular dalam bidang penglihatan komputer. Artikel ini akan menumpukan pada aplikasi Python dalam dua tugas klasifikasi imej dan pengesanan sasaran, serta menyediakan kod tunjuk cara yang jelas dan mudah difahami untuk membantu anda menguasai kemahiran pemprosesan imej Python dengan cepat.

Klasifikasi Imej

Pengkelasan imej ialah tugas asas dalam penglihatan komputer yang melibatkan penugasan imej kepada kategori yang telah ditetapkan. Python menyediakan pembelajaran mesinperpustakaan dan penglihatan komputer alat untuk melaksanakan tugas pengelasan imej dengan mudah.

# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression

# 加载和预处理图像数据
data = np.load("data.npy")
labels = np.load("labels.npy")
data = data.reshape((data.shape[0], -1))
data = data.astype("float32") / 255.0

# 将数据分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)

# 训练逻辑回归分类器
classifier = LogisticRegression(max_iter=1000)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 评估分类器
score = classifier.score(X_test, y_test)
print("准确率:", score)

# 预测新图像
image = np.load("new_image.npy")
image = image.reshape((1, -1))
image = image.astype("float32") / 255.0
prediction = classifier.predict(image)
print("预测标签:", prediction)
Salin selepas log masuk

Kod di atas menunjukkan proses lengkap klasifikasi imej menggunakan Python, daripada pemuatan data dan prapemprosesan kepada latihan model dan penilaian, dan akhirnya ramalan imej baharu.

Pengesanan objek

Pengesanan objek ialah satu lagi tugas penting dalam penglihatan komputer yang melibatkan mengenal pasti dan mengesan objek tertentu dalam imej. Python juga mempunyai alat dan perpustakaan pengesanan objek yang berkuasa yang boleh mencapai tugas ini dengan mudah.

import numpy as np
import cv2

# 加载并预处理图像
image = cv2.imread("image.png")
image = cv2.resize(image, (640, 480))

# 创建目标检测器
detector = cv2.dnn.readNetFromCaffe("deploy.prototxt.txt", "res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel")

# 检测图像中的对象
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 0.007843, (300, 300), 127.5)
detector.setInput(blob)
detections = detector.forward()

# 绘制检测结果
for i in range(0, detections.shape[2]):
confidence = detections[0, 0, i, 2]
if confidence > 0.5:
x1 = int(detections[0, 0, i, 3] * image.shape[1])
y1 = int(detections[0, 0, i, 4] * image.shape[0])
x2 = int(detections[0, 0, i, 5] * image.shape[1])
y2 = int(detections[0, 0, i, 6] * image.shape[0])
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow("检测结果", image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()
Salin selepas log masuk

Kod di atas menunjukkan proses lengkap pengesanan sasaran menggunakan Python, daripada pemuatan imej, prapemprosesan, kepada penggunaan pengesan sasaran, dan akhirnya melukis hasil pengesanan.

Kesimpulan:

Dengan perpustakaan saintifik yang berkuasa dan alat penglihatan komputer, Python ialah pilihan yang ideal untuk dua tugas pengelasan imej dan pengesanan objek. Artikel ini menunjukkan aplikasi Python dalam bidang penglihatan komputer dan kaedah pelaksanaannya melalui kod demonstrasi yang jelas dan mudah difahami. Saya harap anda akan mendapat manfaat daripadanya dan meneroka lagi kuasa Python dalam bidang penglihatan komputer.

Atas ialah kandungan terperinci Python berenang dalam lautan penglihatan komputer: perjalanan yang indah daripada pengelasan imej kepada pengesanan sasaran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Tag artikel panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Anotasi kotak sempadan berlebihan berbilang grid untuk pengesanan objek yang tepat Anotasi kotak sempadan berlebihan berbilang grid untuk pengesanan objek yang tepat Jun 01, 2024 pm 09:46 PM

Anotasi kotak sempadan berlebihan berbilang grid untuk pengesanan objek yang tepat

Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi Feb 19, 2025 pm 05:27 PM

Cara Muat turun DeepSeek Xiaomi

Apakah kelebihan dan kekurangan templat? Apakah kelebihan dan kekurangan templat? May 08, 2024 pm 03:51 PM

Apakah kelebihan dan kekurangan templat?

Google AI mengumumkan Gemini 1.5 Pro dan Gemma 2 untuk pembangun Google AI mengumumkan Gemini 1.5 Pro dan Gemma 2 untuk pembangun Jul 01, 2024 am 07:22 AM

Google AI mengumumkan Gemini 1.5 Pro dan Gemma 2 untuk pembangun

Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek Feb 19, 2025 pm 04:42 PM

Bagaimana anda bertanya kepadanya Deepseek

Bagaimana untuk menyimpan fungsi menilai Bagaimana untuk menyimpan fungsi menilai May 07, 2024 am 01:09 AM

Bagaimana untuk menyimpan fungsi menilai

Apakah perisian NET40? Apakah perisian NET40? May 10, 2024 am 01:12 AM

Apakah perisian NET40?

Cara Mencari DeepSeek Cara Mencari DeepSeek Feb 19, 2025 pm 05:18 PM

Cara Mencari DeepSeek

See all articles