Plongez dans le monde de la vision par ordinateur en Python : le guide ultime du traitement et de l'analyse d'images

1. Comprendre pythonVision par ordinateur

L'objectif de la vision par ordinateur est de permettre aux ordinateurs de « voir » et de « comprendre » le monde comme les humains. Python est un langage de programmation puissant avec de riches bibliothèques comme OpenCV, NumPy, Matplotlib et pandas pour vous aider à mettre en œuvre facilement des tâches de vision par ordinateur.

2. Introduction à la bibliothèque de vision par ordinateur Python

1. OpenCV : OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur open source qui prend en charge plusieurs langages de programmation, dont Python. Il fournit le traitement de l'image, la détection et la correspondance des caractéristiques, le suivi de mouvement et d'autres fonctions.

2. NumPy : NumPy est une puissante bibliothèque de traitement array qui peut être utilisée pour le traitement et l'analyse d'images. Il prend en charge les tableaux multidimensionnels et fournit diverses opérations mathématiqueset fonctions statistiques.

3. Matplotlib : Matplotlib est une bibliothèque de traçage qui vous aide à créer facilement différents types de tableaux et de graphiques. Il prend en charge une variété de types de tracés, notamment des graphiques linéaires, des nuages ​​de points, des histogrammes, etc.

4. Pandas : Pandas est une bibliothèque de traitement et d'analyse de données qui peut être utilisée pour traiter des données d'image. Il fournit des structures de données telles que des tableaux de données et des séries chronologiques, et prend en charge une variété d'opérations de données et de fonctions d'analyse.

3. Traitement d'images Python

Le traitement d'image est la base de la vision par ordinateur, y compris l'amélioration de l'image, le filtrage d'image, la segmentation d'image et d'autres opérations. Vous pouvez facilement implémenter ces opérations en utilisant OpenCV et NumPy.

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 图像增强：调整对比度和亮度
image_enhanced = cv2.addWeighted(image, 1.5, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 20)

# 图像滤波：高斯滤波
image_filtered = cv2.GaussianBlur(image_enhanced, (5, 5), 0)

# 图像分割：阈值分割
image_segmented = cv2.threshold(image_filtered, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 显示图像
cv2.imshow("Enhanced Image", image_enhanced)
cv2.imshow("Filtered Image", image_filtered)
cv2.imshow("Segmented Image", image_segmented)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()

4. Analyse d'images Python

L'analyse d'images est une tâche avancée de la vision par ordinateur, comprenant la détection de cibles, la reconnaissance d'objets, la classification d'images et d'autres opérations. Vous pouvez facilement implémenter ces opérations à l'aide de bibliothèques telles que OpenCV, NumPy et Scikit-Learn.

import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 目标检测：使用Haar级联分类器检测人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, 1.3, 5)

# 对象识别：使用SVM分类器识别猫和狗
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

# 图像分类：使用CNN分类器对图像进行分类
model = keras.models.load_model("model.h5")
prediction = model.predict(image)

# 显示结果
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

for i, pred in enumerate(predictions):
print(f"Class {i+1}: {pred:.2f}")

print(f"Predicted Class: {np.argmax(prediction)}")

cv2.imshow("Detected Faces", image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

5.Conclusion

La vision par ordinateur Python est un domaine fascinant avec un large éventail d'applications, notamment la reconnaissance faciale, la conduite autonome, le diagnostic médical, etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur la vision par ordinateur en Python, vous pouvez vous référer aux ressources et aux exemples de code mentionnés dans cet article.

Si vous avez des questions, n'hésitez pas à me contacter via la zone commentaires.

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!