Python mengetuai sempadan penglihatan komputer: mendedahkan rahsia pengecaman imej

Computer vision ialah cabang artificial intelligence yang bertujuan untuk membolehkan komputer memahami kandungan dalam imej atau video digital. Pengecaman imej ialah tugas penting dalam penglihatan komputer, yang melibatkan mengenal pasti dan mengelaskan objek atau pemandangan dalam imej. python ialah peneraju dalam bidang penglihatan komputer dengan perpustakaan pemprosesan imej yang berkuasa dan pembelajaran mendalam rangka kerja.

1. Perpustakaan pemprosesan imej Python

Python menyediakan perpustakaan pemprosesan imej yang kaya, membolehkan pembangun memproses dan menganalisis imej dengan mudah. Perpustakaan paling popular termasuk OpenCV, Pillow dan Scikit-Image.

1. OpenCV

OpenCV ialah sumber terbuka perpustakaan penglihatan komputer yang menyediakan satu siri pemprosesan imej dan penglihatan komputer algoritma, termasuk bacaan imej, penulisan, penukaran, pengesanan tepi, carian kontur, pengekstrakan ciri, dsb.

2 Bantal ialah perpustakaan pemprosesan imej yang menyediakan banyak fungsi pemprosesan imej, termasuk pemuatan imej, penjimatan, pemangkasan, putaran, penskalaan, dsb. Bantal juga menyokong pelbagai format imej, seperti PNG, JPEG, GIF, TIFF, dll.

3. Scikit-Image

Scikit-Imej ialah perpustakaan pemprosesan imej sumber terbuka yang menyediakan banyak algoritma pemprosesan imej, termasuk pembahagian imej, morfologi, penapisan, pemprosesan ambang, dsb. Scikit-Image juga menyokong pelbagai format imej, seperti PNG, JPEG, GIF, TIFF, dsb.

2. Rangka kerja pembelajaran mendalam Python

Deep

Learning

ialah satu cabang Machine Learning yang menyelesaikan tugasan pembelajaran yang kompleks dengan menggunakan Neural Networks tiruan. Pembelajaran mendalam telah mencapai kejayaan besar dalam bidang pengecaman imej, membolehkan komputer mengenal pasti objek atau pemandangan dalam imej dengan tepat.

1. TensorFlow

Tensorflow

ialah rangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang menyediakan pelbagai algoritma pembelajaran mendalam, seperti rangkaian rangkaian saraf konvolusi, rangkaian saraf berulang, rangkaian musuh generatif, dsb. TensorFlow juga menyediakan banyak model pra-latihan, membolehkan pembangun membina dan melatih model pembelajaran mendalam dengan cepat.

2. PyTorch

PyTorch

ialah rangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang menyediakan graf pengiraan yang fleksibel untuk membolehkan pembangun membina dan melatih model pembelajaran mendalam dengan mudah. PyTorch juga menyediakan banyak model pra-latihan, membolehkan pembangun membina dan melatih model pembelajaran mendalam dengan cepat.

3

Keras ialah perpustakaan pembelajaran dalam sumber terbuka yang menyediakan api peringkat tinggi untuk membolehkan pembangun membina dan melatih model pembelajaran mendalam dengan mudah. Keras menyokong TensorFlow dan PyTorch sebagai

backends

, membolehkan pembangun bertukar dengan mudah antara rangka kerja pembelajaran mendalam yang berbeza. 3. Amalan pengecaman imej Python

Berikut ialah kod demo untuk pengecaman imej menggunakan Python:

import cv2
import numpy as np

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

# 转换图像为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Sobel算子进行边缘检测
edges = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)

# 使用Canny算子进行边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Gray Image", gray)
cv2.imshow("Sobel Edges", edges)
cv2.imshow("Canny Edges", edges)

# 等待用户输入
cv2.waiTKEy(0)

# 关闭窗口
cv2.destroyAllwindows()

Kod ini mula-mula memuatkan imej dan kemudian menukarnya kepada skala kelabu. Seterusnya, gunakan operator Sobel dan operator Canny untuk pengesanan tepi. Akhir sekali, paparkan imej dan tunggu input pengguna.

4

Python menerajui bidang penglihatan komputer dengan perpustakaan pemprosesan imej yang berkuasa dan rangka kerja pembelajaran mendalam. Artikel ini memperkenalkan penggunaan perpustakaan pemprosesan imej Python dan rangka kerja pembelajaran mendalam, dan menunjukkan cara Python melaksanakan misteri pengecaman imej melalui kod demonstrasi.

Atas ialah kandungan terperinci Python mengetuai sempadan penglihatan komputer: mendedahkan rahsia pengecaman imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!