Python によるコンピューター ビジョンの概要: 画像処理と分析の初心者ガイド

コンピュータ ビジョンは、人工知能 分野の重要な分野であり、主にコンピュータがデジタル画像やビデオから意味のある情報を抽出する方法を研究しています。コンピュータ ビジョン テクノロジは、医療画像処理、セキュリティ監視、ロボット ナビゲーション、産業用オートメーションなど、さまざまな分野で広く使用されています。

初心者の場合、コンピューター ビジョンを学習する最良の方法の 1 つは、python 言語を使用することです。 Python は、豊富なライブラリと ツール サポートを備えた、シンプルで習得しやすい高レベル プログラミング言語 であり、# の迅速な 開発に特に適しています。 ## コンピューター ビジョン アプリケーション プログラム。

1. Python を使用したコンピューター ビジョンの概要

Python コンピューター ビジョンの学習を開始するには、必要なソフトウェア ライブラリをインストールする必要があります。最も一般的に使用されるコンピューター ビジョン ライブラリは

OpenCV

です。これは、豊富な画像処理および分析機能を提供する オープン ソース コンピューター ビジョン ライブラリです。 OpenCV をインストールするには、次の手順に従います:

コマンド プロンプトまたはターミナル ウィンドウを開きます。
次のコマンドを入力して OpenCV をインストールします:

2. リーリー

インストールが完了すると、OpenCV ライブラリを使用できるようになります。

2. 画像処理の基礎

画像処理は、画像の読み取り、表示、変換、強調などの操作を含む、コンピューター ビジョンの基礎です。

画像を読み取るには、OpenCV の imread() 関数を使用できます。この関数は、画像ファイルへのパスをパラメータとして受け取り、画像データを含む NumPy

array

を返します。 画像を表示するには、OpenCV の imshow() 関数を使用できます。この関数は画像データとウィンドウタイトルをパラメータとして受け取り、ウィンドウ内に画像を表示します。

画像の形式を変換するには、OpenCV の cvtColor() 関数を使用できます。この関数は、画像データとターゲット色空間をパラメータとして受け取り、変換された画像データを返します。

画像の品質を向上させるために、シャープ化、ぼかし、コントラスト強調など、OpenCV のさまざまな画像強調機能を使用できます。

3. 画像解析の基礎

画像分析は、画像特徴抽出、物体検出、ターゲット追跡、その他の操作を含む、コンピューター ビジョンのもう 1 つの重要なコンポーネントです。

画像の特徴を抽出するには、SURF、ORB、SIFT などの OpenCV のさまざまな特徴抽出ツールを使用できます。これらの特徴抽出器は、照合と認識のために画像からキーポイントと記述子を抽出できます。

画像内のオブジェクトを検出するには、Haar カスケード分類器、HOG 検出器、

深層学習

検出器など、OpenCV のさまざまなオブジェクト検出器を使用できます。これらのオブジェクト検出器は、画像から指定されたクラスのオブジェクトを検出し、オブジェクトの境界ボックスを返すことができます。 画像内のターゲットを追跡するには、KCF トラッカー、MOSSE トラッカー、深層学習トラッカーなど、OpenCV のさまざまなターゲット トラッカーを使用できます。これらのオブジェクト トラッカーは、画像内の指定されたオブジェクトを追跡し、オブジェクトの境界ボックスを返すことができます。

＃＃＃＃＃＃結論＃＃＃＃＃＃

この記事では、画像処理や画像解析など、Python コンピューター ビジョンの基礎知識を紹介します

はじめに

。初心者がこの記事を通じてコン​​ピュータ ビジョンの基本的な概念とテクニックを習得し、独自のコンピュータ ビジョン アプリケーションを開発できるようになることを願っています。

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