Pengenalan kepada Penglihatan Komputer dalam Python: Panduan Pemula untuk Pemprosesan dan Analisis Imej

Penglihatan komputer ialah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan, yang terutamanya mengkaji cara komputer mengekstrak maklumat yang bermakna daripada imej atau video digital. Teknologi penglihatan komputer digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang, seperti pengimejan perubatan, keselamatanpemantauan, navigasi robot, industri automasi, dll.

Untuk pemula, salah satu cara terbaik untuk belajar penglihatan komputer ialah menggunakan bahasa python. Python ialah bahasa pengaturcaraan tahap tinggi yang mudah dipelajari dengan perpustakaan yang kaya dan sokongan alatan , terutamanya sesuai untuk membangunkan aplikasi penglihatan komputer dengan cepat.

1 Pengenalan kepada Penglihatan Komputer dengan Python

Untuk mula mempelajari penglihatan komputer Python, anda perlu memasang perpustakaan perisian yang diperlukan. Perpustakaan penglihatan komputer yang paling biasa digunakan ialah OpenCV, iaitu perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka yang menyediakan pelbagai fungsi pemprosesan dan analisis imej.

Untuk memasang OpenCV, anda boleh mengikuti langkah berikut:

1. Buka gesaan arahan atau tetingkap terminal.

2. Masukkan arahan berikut untuk memasang OpenCV:

pip install opencv-python

3. Selepas pemasangan selesai, anda boleh menggunakan perpustakaan OpenCV.

2. Asas pemprosesan imej

Pemprosesan imej ialah asas penglihatan komputer, termasuk operasi seperti bacaan imej, paparan, penukaran dan peningkatan.

Untuk membaca imej, anda boleh menggunakan fungsi imread() OpenCV. Fungsi ini menerima laluan ke fail imej sebagai parameter dan mengembalikan NumPy array yang mengandungi data imej.

Untuk memaparkan imej, anda boleh menggunakan fungsi imshow() OpenCV. Fungsi ini menerima data imej dan tajuk tetingkap sebagai parameter dan memaparkan imej dalam tetingkap.

Untuk menukar format imej, anda boleh menggunakan fungsi cvtColor() OpenCV. Fungsi ini menerima data imej dan ruang warna sasaran sebagai parameter dan mengembalikan data imej yang ditukar.

Untuk meningkatkan kualiti imej, anda boleh menggunakan pelbagai fungsi peningkatan imej OpenCV, seperti mengasah, mengaburkan, meningkatkan kontras, dsb.

3. Asas analisis imej

Analisis imej ialah satu lagi komponen penting penglihatan komputer, termasuk pengekstrakan ciri imej, pengesanan objek, pengesanan sasaran dan operasi lain.

Untuk mengekstrak ciri imej, anda boleh menggunakan pelbagai pengekstrak ciri OpenCV, seperti SURF, ORB, SIFT, dll. Pengekstrak ciri ini boleh mengekstrak titik kekunci dan deskriptor daripada imej untuk pemadanan dan pengecaman.

Untuk mengesan objek dalam imej, anda boleh menggunakan pelbagai pengesan objek OpenCV, seperti pengelas lata Haar, pengesan HOG, pembelajaran mendalampengesan, dsb. Pengesan objek ini boleh mengesan objek kelas tertentu daripada imej dan mengembalikan kotak sempadan objek tersebut.

Untuk menjejak sasaran dalam imej, anda boleh menggunakan pelbagai penjejak sasaran OpenCV, seperti penjejak KCF, penjejak MOSSE, penjejak pembelajaran mendalam, dsb. Penjejak objek ini boleh menjejak objek tertentu dalam imej dan mengembalikan kotak sempadan objek.

Kesimpulan

Artikel ini memperkenalkan asas penglihatan komputer Python Bermula, termasuk pemprosesan imej dan analisis imej. Saya berharap para pemula dapat menguasai konsep dan teknik asas penglihatan komputer melalui artikel ini, dan dapat membangunkan aplikasi penglihatan komputer mereka sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Penglihatan Komputer dalam Python: Panduan Pemula untuk Pemprosesan dan Analisis Imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!