Comment utiliser Python pour extraire des fonctionnalités d'images

Comment utiliser Python pour extraire des fonctionnalités à partir d'images

En vision par ordinateur, l'extraction de fonctionnalités est un processus important. En extrayant les caractéristiques clés d'une image, nous pouvons mieux comprendre l'image et utiliser ces caractéristiques pour réaliser diverses tâches, telles que la détection de cibles, la reconnaissance faciale, etc. Python fournit de nombreuses bibliothèques puissantes qui peuvent nous aider à effectuer l'extraction de fonctionnalités sur les images. Cet article explique comment utiliser Python pour extraire des fonctionnalités d'images et fournit des exemples de code correspondants.

1. Configuration de l'environnement

Tout d'abord, nous devons installer Python et les bibliothèques correspondantes. Dans cet exemple, nous utiliserons OpenCV et Scikit-image, deux bibliothèques couramment utilisées. Ils peuvent être installés via les commandes suivantes :

pip install opencv-python
pip install scikit-image

2. Importer des bibliothèques et lire des images

Avant d'effectuer l'extraction de fonctionnalités, nous devons importer les bibliothèques requises et lire les images à utiliser pour l'extraction de fonctionnalités. Voici un exemple simple :

import cv2
from skimage.feature import hog

# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. Extraire les caractéristiques de couleur de l'image

Dans le processus d'extraction des caractéristiques, nous pouvons d'abord extraire les caractéristiques de couleur de l'image. Les caractéristiques de couleur sont des informations sur la distribution des couleurs dans une image. En analysant la couleur de l'image, nous pouvons obtenir des informations telles que la teinte globale, la luminosité et la saturation de l'image. En Python, vous pouvez utiliser les fonctions fournies par OpenCV pour y parvenir.

# 提取图像的颜色特征
hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0,256])

4. Extraire les caractéristiques de texture des images

En plus des caractéristiques de couleur, les caractéristiques de texture des images sont également très importantes. Les caractéristiques de texture décrivent la relation spatiale entre les pixels de l'image. En analysant la texture de l'image, nous pouvons obtenir des informations telles que la structure de la texture, la rugosité et la finesse de l'image. En Python, cela peut être réalisé en utilisant les fonctions fournies par Scikit-image.

# 提取图像的纹理特征
features = hog(gray, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys')

5. Extraire les caractéristiques de forme des images

En plus des caractéristiques de couleur et de texture, les caractéristiques de forme des images nous aident également à comprendre les images. Les caractéristiques de forme décrivent la forme et la structure des objets dans l'image. En analysant la forme de l'image, nous pouvons obtenir les informations de contour, la zone, le périmètre et d'autres informations de l'image. En Python, vous pouvez utiliser les fonctions fournies par OpenCV pour y parvenir.

# 提取图像的形状特征
_, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
num_contours = len(contours)

6. Afficher les résultats des fonctionnalités

Enfin, nous pouvons afficher les résultats des fonctionnalités extraits pour une observation et une analyse faciles.

# 展示特征结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser Python pour extraire des fonctionnalités des images. Bien entendu, il ne s’agit là que de la base de l’extraction de caractéristiques, et d’autres méthodes et techniques d’extraction de caractéristiques peuvent être impliquées dans des applications pratiques. J'espère que cet article pourra donner aux lecteurs une compréhension de base et fournir une aide pour des recherches plus approfondies.

Références :

• Documentation officielle d'OpenCV : https://docs.opencv.org/master/
• Documentation officielle de Scikit-image : https://scikit-image.org/

Résumé :

Cet article Présente comment utiliser Python pour extraire des fonctionnalités d’images et fournit des exemples de code pertinents. L'extraction de caractéristiques est l'une des tâches principales de la vision par ordinateur. En analysant des caractéristiques telles que la couleur, la texture et la forme des images, nous pouvons mieux comprendre les images et mettre en œuvre diverses tâches de traitement d'images. Python fournit de nombreuses bibliothèques puissantes pour nous aider à effectuer l'extraction de fonctionnalités. Les lecteurs peuvent choisir les méthodes et les outils appropriés à utiliser et poursuivre leurs recherches en fonction de leurs propres besoins.

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