


Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej
Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej
Dalam penglihatan komputer, pengekstrakan ciri ialah proses penting. Dengan mengekstrak ciri utama imej, kami boleh memahami imej dengan lebih baik dan menggunakan ciri ini untuk mencapai pelbagai tugas, seperti pengesanan sasaran, pengecaman muka, dsb. Python menyediakan banyak perpustakaan berkuasa yang boleh membantu kami melakukan pengekstrakan ciri pada imej. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej dan memberikan contoh kod yang sepadan.
- Konfigurasi persekitaran
Pertama, kita perlu memasang Python dan perpustakaan yang sepadan. Dalam contoh ini, kami akan menggunakan OpenCV dan Scikit-image, dua perpustakaan yang biasa digunakan. Ia boleh dipasang melalui arahan berikut:
pip install opencv-python pip install scikit-image
- Import perpustakaan dan baca imej
Sebelum melaksanakan pengekstrakan ciri, kita perlu mengimport perpustakaan yang diperlukan dan membaca imej yang akan digunakan untuk pengekstrakan ciri. Berikut adalah contoh mudah:
import cv2 from skimage.feature import hog # 读取图片 image = cv2.imread('image.jpg') # 将图片转为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
- Ekstrak ciri warna imej
Dalam proses pengekstrakan ciri, kita boleh mengekstrak ciri warna imej terlebih dahulu. Ciri warna ialah maklumat pengedaran warna dalam imej Dengan menganalisis warna imej, kita boleh mendapatkan maklumat seperti rona keseluruhan, kecerahan dan ketepuan imej. Dalam Python, anda boleh menggunakan fungsi yang disediakan oleh OpenCV untuk mencapai ini.
# 提取图像的颜色特征 hist = cv2.calcHist([gray], [0], None, [256], [0,256])
- Ekstrak ciri tekstur imej
Selain ciri warna, ciri tekstur imej juga sangat penting. Ciri tekstur menggambarkan hubungan ruang antara piksel dalam imej Dengan menganalisis tekstur imej, kita boleh mendapatkan maklumat seperti struktur tekstur, kekasaran dan kehalusan imej. Dalam Python, ini boleh dicapai menggunakan fungsi yang disediakan oleh Scikit-image.
# 提取图像的纹理特征 features = hog(gray, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2), block_norm='L2-Hys')
- Ekstrak ciri bentuk imej
Selain ciri warna dan tekstur, ciri bentuk imej juga membantu kami memahami imej. Ciri bentuk menerangkan bentuk dan struktur objek dalam imej Dengan menganalisis bentuk imej, kita boleh mendapatkan maklumat kontur, luas, perimeter dan maklumat lain imej. Dalam Python, anda boleh menggunakan fungsi yang disediakan oleh OpenCV untuk mencapai ini.
# 提取图像的形状特征 _, contours, _ = cv2.findContours(gray, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) num_contours = len(contours)
- Memaparkan hasil ciri
Akhir sekali, kami boleh memaparkan hasil ciri yang diekstrak untuk pemerhatian dan analisis yang mudah.
# 展示特征结果 cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Melalui langkah di atas, kita boleh menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej. Sudah tentu, ini hanya asas pengekstrakan ciri, dan lebih banyak kaedah dan teknik pengekstrakan ciri mungkin terlibat dalam aplikasi praktikal. Saya berharap artikel ini dapat memberi pemahaman asas kepada pembaca dan memberikan sedikit bantuan untuk penyelidikan yang lebih mendalam.
Rujukan:
- OpenCV dokumentasi rasmi: https://docs.opencv.org/master/
- Scikit-image dokumentasi rasmi: https://scikit-image.org/
Ringkasan:
Memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej dan menyediakan contoh kod yang berkaitan. Pengekstrakan ciri ialah salah satu tugas teras dalam penglihatan komputer Dengan menganalisis ciri seperti warna, tekstur dan bentuk imej, kami boleh memahami imej dengan lebih baik dan melaksanakan pelbagai tugas pemprosesan imej. Python menyediakan banyak perpustakaan yang berkuasa untuk membantu kami melakukan pengekstrakan ciri Pembaca boleh memilih kaedah dan alatan yang sesuai untuk digunakan dan penyelidikan lanjut mengikut keperluan mereka sendiri.
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk mengekstrak ciri daripada imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Arraysinpython, terutamanya yang, arecrucialinscientificificputingputingfortheirefficiencyandversatility.1) mereka yang digunakan untuk

Anda boleh menguruskan versi python yang berbeza dengan menggunakan Pyenv, Venv dan Anaconda. 1) Gunakan pyenv untuk menguruskan pelbagai versi python: Pasang pyenv, tetapkan versi global dan tempatan. 2) Gunakan VENV untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek. 3) Gunakan Anaconda untuk menguruskan versi python dalam projek sains data anda. 4) Simpan sistem python untuk tugas peringkat sistem. Melalui alat dan strategi ini, anda dapat menguruskan versi Python yang berbeza untuk memastikan projek yang lancar.

Numpyarrayshaveseveraladvantagesoverstanderardpythonarrays: 1) thearemuchfasterduetoc-assedimplementation, 2) thearemorememory-efficient, antyedlargedataSets, and3) theyofferoptimized, vectorizedfuncionsformathhematicalicalicalicialisation

Kesan homogenitas tatasusunan pada prestasi adalah dwi: 1) homogenitas membolehkan pengkompil untuk mengoptimumkan akses memori dan meningkatkan prestasi; 2) tetapi mengehadkan kepelbagaian jenis, yang boleh menyebabkan ketidakcekapan. Singkatnya, memilih struktur data yang betul adalah penting.

ToCraftExecutablePythonscripts, ikutiTheseBestPractics: 1) addAshebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexecutable.2) setpermissionswithchmod xyour_script.py.3)

Numpyarraysarebetterfornumericationsoperationsandmulti-dimensialdata, whiletheArrayModuleissuitiableforbasic, ingatan-efisienArrays.1) numpyexcelsinperformanceandfunctionalityforlargedatasetsandcomplexoperations.2) thearrayModeMoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficientModeMoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremoremoremoremory-efficenceismemoremoremoremoremorem

NumpyarraysareBetterforheavynumericalcomputing, whilethearraymoduleismoresuitifFormemory-constrainedprojectswithsimpledatypes.1) numpyarraysofferversativilityandperformanceForlargedATAsetSandcomplexoperations.2)

ctypesallowscreatingandmanipulatingc-stylearraysinpython.1) usectypestointerwithclibrariesforperformance.2) createec-stylearraysfornumericalcomputations.3) Passarraystocfuntionsforficientsoperations.however, becautiousofmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmemmem


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft
