Panduan Python: Mulakan Ekspedisi Pengetahuan dalam Penglihatan Komputer

Mulakan ekspedisi pengetahuan visi komputer, python ialah rakan kongsi anda yang amat diperlukan. Penglihatan komputer ialah subjek menarik yang memfokuskan untuk menjadikan komputer "melihat" dunia.

Dengan bantuan Python, penglihatan komputer menjadi lebih mudah untuk dilaksanakan. Dalam dunia penglihatan komputer, Python, dengan perpustakaan yang berkuasa dan alat, membolehkan anda memproses imej dengan mudah, mengesan objek, mengecam wajah dan juga membiarkan komputer "melihat" gerak isyarat anda.

1. Pemprosesan imej:

Pustaka NumPy dan SciPy dalam Python ialah alat yang berkuasa untuk pemprosesan imej. NumPy menyediakan arraypemprosesanrangka kerja yang cekap, manakala SciPy menyediakan pelbagai pemprosesan imejalgoritma. Menggunakan perpustakaan ini, anda boleh melakukan penskalaan imej, putaran, pemangkasan, pelarasan kecerahan dan banyak lagi dengan mudah.

Kod demo:

import numpy as np
from scipy.misc import imread, imsave

# 加载图像
image = imread("image.jpg")

# 图像缩放
scaled_image = np.array(Image.fromarray(image).resize((32, 32)))

# 图像旋转
rotated_image = np.array(Image.fromarray(image).rotate(45))

# 图像裁剪
cropped_image = image[100:200, 100:200]

# 图像亮度调整
adjusted_image = np.array(Image.fromarray(image).point(lambda x: x * 1.5))

# 保存图像
imsave("scaled_image.jpg", scaled_image)
imsave("rotated_image.jpg", rotated_image)
imsave("cropped_image.jpg", cropped_image)
imsave("adjusted_image.jpg", adjusted_image)

2. Pengesanan objek:

Pustaka OpenCV dalam Python ialah alat yang berkuasa untuk pengesanan objek. OpenCV menyediakan satu siri algoritma pengesanan objek di luar kotak, seperti pengelas lata Haar dan pengesan HOG. Anda boleh menggunakan algoritma ini untuk mengesan wajah, kereta, pejalan kaki dan banyak lagi dengan mudah daripada imej.

Kod demo:

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# Haar级联分类器检测人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, 1.1, 4)

# HOG检测器检测行人
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
people = hog.detectMultiScale(image, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)

# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

for (x, y, w, h) in people:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()

3. Pengecaman Muka:

Pustaka dlib dalam Python ialah pengecaman muka

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Python: Mulakan Ekspedisi Pengetahuan dalam Penglihatan Komputer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!