Pratique de projet de vision par ordinateur Python : créer des applications de reconnaissance d'images à partir de zéro

• Redimensionner les images
• Convertir le format d'image
• Filtrage
• Amélioration

Extraction de fonctionnalités

L'extraction de caractéristiques est une autre tâche importante de la vision par ordinateur. Il s’agit d’extraire des informations discriminantes à partir d’images. Les méthodes d'extraction de fonctionnalités couramment utilisées incluent :

• Détection des bords
• Détection de coin
• Histogramme des couleurs
• Mode binaire local

Catégorie

La classification est le but ultime de la vision par ordinateur. Cela implique d’attribuer des images à des catégories prédéfinies. Les méthodes de classification couramment utilisées comprennent :

• K voisin le plus proche
• Machine à vecteurs de support
• Arbre de décision
• Réseau de neurones

Créer des applications de reconnaissance d'images

Maintenant que nous comprenons les bases de la vision par ordinateur, nous pouvons commencer à créer une application de reconnaissance d'images. Nous utiliserons python et OpenCV pour accomplir cette tâche.

Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires :

import cv2
import numpy as np

Ensuite, nous devons charger l'image :

image = cv2.imread("image.jpg")

Ensuite, nous devons prétraiter l'image. Nous allons redimensionner l'image, convertir le format de l'image et appliquer le filtrage :

image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

Nous pouvons maintenant extraire les caractéristiques de l'image. Nous utiliserons la détection des bords et la détection des coins :

edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)

Enfin, nous pouvons classer les images. Nous utiliserons le classificateur K voisin le plus proche :

knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, train_labels)
result = knn.predict(image)

Résumé

Ce tutoriel explique comment créer une application de reconnaissance d'images à partir de zéro. Nous couvrons tous les aspects du prétraitement des images, de l'extraction de caractéristiques et de la classification. Vous pouvez utiliser ce didacticiel pour créer vos propres applications de reconnaissance d'images pour diverses tâches telles que la détection d'objets, la reconnaissance faciale et le diagnostic médical.

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!