Exemple de vision par ordinateur en Python : reconnaissance gestuelle

Avec le développement de la technologie de vision par ordinateur, de plus en plus de personnes commencent à explorer comment utiliser la vision par ordinateur pour traiter des données d'image et vidéo. En tant que langage de programmation puissant, Python a également été largement utilisé dans le domaine de la vision par ordinateur.

Cet article présentera comment utiliser Python pour implémenter un exemple de reconnaissance gestuelle. Nous utiliserons la bibliothèque OpenCV pour traiter des images, utiliserons des algorithmes d'apprentissage automatique pour former des modèles et implémenter la reconnaissance gestuelle.

1. Préparer les données

Tout d'abord, nous devons préparer l'ensemble de données d'image gestuelle. Les ensembles de données gestuelles peuvent être obtenus en prenant des photos de gestes ou à partir d'ensembles de données publics. Nous prenons ici comme exemple l'ensemble de données publiques "ASL Alphabet".

Les images de l'ensemble de données ont été marquées avec des gestes de diverses lettres anglaises. Nous divisons ces images en ensembles d'entraînement et en ensembles de test.

2. Traitement d'images

Lisez les images via la bibliothèque OpenCV et traitez les images. Nous devons convertir l'image en image en niveaux de gris et effectuer une binarisation.

import cv2
import numpy as np

image_gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
retval, thresholded = cv2.threshold(image_gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

3. Extraction de fonctionnalités

Nous utilisons un algorithme de détection de contour pour extraire les caractéristiques des gestes. Grâce à cet algorithme, nous pouvons obtenir le contour de l'image gestuelle.

_, contours, hierarchy = cv2.findContours(thresholded, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

4. Entraînement du modèle

Ensuite, nous devons utiliser un algorithme d'apprentissage automatique pour entraîner le modèle. Nous choisissons d'utiliser l'algorithme de la machine à vecteurs de support pour entraîner le modèle. Tout d’abord, nous devons étiqueter l’image du geste et la convertir en vecteur de caractéristiques.

labels = [0, 1, 2, ..., 25]
features = []
for i in range(len(images)):
    features.append(contour_feature(images[i]))

def contour_feature(image):
    # 提取手势图像的轮廓
    _, contours, hierarchy = cv2.findContours(image, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    # 根据轮廓计算特征向量
    ...

5. Test du modèle

Après avoir entraîné le modèle, nous devons tester sa précision. Nous transmettons les images gestuelles de l'ensemble de données de test au modèle, puis comparons les prédictions du modèle avec les étiquettes réelles pour calculer la précision.

clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(features_train, labels_train)
accuracy = clf.score(features_test, labels_test)

6. Appliquer le modèle

Enfin, nous pouvons utiliser le modèle entraîné pour prédire l'étiquette de l'image gestuelle. Saisissez l'image du geste dans le modèle et l'étiquette de lettre anglaise correspondante peut être renvoyée.

def predict(image):
    feature = contour_feature(image)
    label = clf.predict([feature])[0]
    return chr(label + ord('A'))

Résumé :

Python est un puissant outil de vision par ordinateur qui peut implémenter diverses tâches de traitement et d'analyse d'images via la bibliothèque OpenCV et des algorithmes d'apprentissage automatique. Cet article présente comment utiliser Python pour implémenter un exemple de reconnaissance gestuelle. Grâce à cet exemple, nous pouvons mieux comprendre comment utiliser Python pour appliquer la technologie de vision par ordinateur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!