Python 컴퓨터 비전 프로젝트 실습: 처음부터 이미지 인식 애플리케이션 구축

• 이미지 크기 조정
• 이미지 형식 변환
• 필터링
• 향상

특징 추출

특징 추출은 컴퓨터 비전의 또 다른 중요한 작업입니다. 이는 이미지에서 차별적인 정보를 추출하는 것을 포함합니다. 일반적으로 사용되는 특징 추출 방법은 다음과 같습니다.

• 가장자리 감지
• 코너 감지
• 색상 히스토그램
• 로컬 바이너리 모드

카테고리

분류는 컴퓨터 비전의 궁극적인 목표입니다. 여기에는 미리 정의된 카테고리에 이미지를 할당하는 작업이 포함됩니다. 일반적으로 사용되는 분류 방법은 다음과 같습니다.

• K 가장 가까운 이웃
• 지원 벡터 머신
• 결정 트리
• 신경망

이미지 인식 애플리케이션 구축

이제 컴퓨터 비전의 기본 사항을 이해했으므로 이미지 인식 애플리케이션 구축을 시작할 수 있습니다. 이 작업을 수행하기 위해 python 및 OpenCV을 사용하겠습니다.

먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.

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그런 다음 이미지를 로드해야 합니다.

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다음으로 이미지를 전처리해야 합니다. 이미지 크기를 조정하고, 이미지 형식을 변환하고, 필터링을 적용하겠습니다.

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이제 이미지의 특징을 추출할 수 있습니다. 우리는 가장자리 감지와 코너 감지를 사용할 것입니다:

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마지막으로 이미지를 분류할 수 있습니다. K 최근접 이웃 분류기를 사용하겠습니다:

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요약

이 튜토리얼에서는 이미지 인식 애플리케이션을 처음부터 구축하는 방법을 설명합니다. 우리는 이미지 전처리, 특징 추출, 분류의 모든 측면을 다룹니다. 이 튜토리얼을 사용하여 객체 감지, 얼굴 인식, 의료 진단 등 다양한 작업을 위한 고유한 이미지 인식 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

위 내용은 Python 컴퓨터 비전 프로젝트 실습: 처음부터 이미지 인식 애플리케이션 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!