Guide Python : Embarquez pour une expédition de connaissances en vision par ordinateur

Embarquez pour une expédition de connaissances en vision par ordinateur, python est votre partenaire indispensable. La vision par ordinateur est un sujet passionnant qui vise à permettre aux ordinateurs de « voir » le monde.

Avec l'aide de Python, la vision par ordinateur devient plus facile à mettre en œuvre. Dans le monde de la vision par ordinateur, Python, avec ses puissantes bibliothèques et ses outils, vous permet de traiter facilement des images, de détecter des objets, de reconnaître des visages et même de laisser l'ordinateur « voir » vos gestes.

1. Traitement d'image :

Les bibliothèques NumPy et SciPy en Python sont des outils puissants pour le traitement d'images. NumPy fournit un arrayprocessingframework efficace, tandis que SciPy fournit divers algorithmes de traitement d'image. À l’aide de ces bibliothèques, vous pouvez facilement effectuer la mise à l’échelle, la rotation, le recadrage, le réglage de la luminosité de l’image, etc.

Code démo :

import numpy as np
from scipy.misc import imread, imsave

# 加载图像
image = imread("image.jpg")

# 图像缩放
scaled_image = np.array(Image.fromarray(image).resize((32, 32)))

# 图像旋转
rotated_image = np.array(Image.fromarray(image).rotate(45))

# 图像裁剪
cropped_image = image[100:200, 100:200]

# 图像亮度调整
adjusted_image = np.array(Image.fromarray(image).point(lambda x: x * 1.5))

# 保存图像
imsave("scaled_image.jpg", scaled_image)
imsave("rotated_image.jpg", rotated_image)
imsave("cropped_image.jpg", cropped_image)
imsave("adjusted_image.jpg", adjusted_image)

2. Détection d'objet :

La bibliothèque OpenCV en Python est un outil puissant pour la détection d'objets. OpenCV fournit une série d'algorithmes de détection d'objets prêts à l'emploi, tels que le classificateur en cascade Haar et le détecteur HOG. Vous pouvez utiliser ces algorithmes pour détecter facilement des visages, des voitures, des piétons et bien plus encore à partir d'images.

Code démo :

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# Haar级联分类器检测人脸
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, 1.1, 4)

# HOG检测器检测行人
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())
people = hog.detectMultiScale(image, winStride=(8, 8), padding=(32, 32), scale=1.05)

# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

for (x, y, w, h) in people:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示检测结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()

3. Reconnaissance faciale :

La bibliothèque dlib en Python est la reconnaissance faciale

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!