Pengeluaran ciri adalah satu lagi tugas penting penglihatan komputer. Ia melibatkan mengekstrak maklumat diskriminasi daripada imej. Kaedah pengekstrakan ciri yang biasa digunakan termasuk:
Pengkelasan ialah matlamat utama penglihatan komputer. Ia melibatkan penugasan imej kepada kategori yang telah ditetapkan. Kaedah pengelasan yang biasa digunakan termasuk:
Sekarang kita memahami asas penglihatan komputer, kita boleh mula membina aplikasi pengecaman imej. Kami akan menggunakan python dan OpenCV untuk menyelesaikan tugas ini.
Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan:
import cv2 import numpy as np
Kemudian kita perlu memuatkan imej:
image = cv2.imread("image.jpg")
Seterusnya, kita perlu praproses imej. Kami akan mengubah saiz imej, menukar format imej dan menggunakan penapisan:
image = cv2.resize(image, (224, 224)) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
Kini kita boleh mengekstrak ciri-ciri imej. Kami akan menggunakan pengesanan tepi dan pengesanan sudut:
edges = cv2.Canny(image, 100, 200) corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)
Akhir sekali, kita boleh mengklasifikasikan imej. Kami akan menggunakan pengelas jiran terdekat K:
knn = cv2.ml.KNearest_create() knn.train(train_data, train_labels) result = knn.predict(image)
tutorial ini menunjukkan kepada anda cara membina aplikasi pengecaman imej dari awal. Kami merangkumi semua aspek prapemprosesan imej, pengekstrakan ciri dan pengelasan. Anda boleh menggunakan tutorial ini untuk membina aplikasi pengecaman imej anda sendiri untuk pelbagai tugas seperti pengesanan objek, pengecaman muka dan diagnosis perubatan.
Atas ialah kandungan terperinci Amalan projek penglihatan komputer Python: membina aplikasi pengecaman imej dari awal. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!