Penjelasan terperinci tentang algoritma penglihatan komputer Python: mendedahkan rahsia di sebalik pemprosesan dan analisis imej

Penglihatan komputer ialah satu cabang sains komputer yang cuba membina keupayaan mesin untuk melihat imej dan video. Penglihatan komputer algoritmatelah mencapai kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun kebelakangan ini, terima kasih sebahagian besarnya kepada python.

Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang mudah dipelajari, mempunyai perpustakaan yang kaya dan alat, dan sangat sesuai untuk penyelidikan penglihatan komputer dan pembangunan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa algoritma penglihatan komputer Python dan menyediakan kod demonstrasi untuk membantu anda memahami cara algoritma ini berfungsi.

1. Pemprosesan imej

Pemprosesan imej ialah bahagian penting dalam penglihatan komputer, yang merangkumi satu siri operasi untuk memproses dan menganalisis imej. Operasi ini boleh dibahagikan kepada dua kategori: operasi titik dan operasi kawasan.

• Operasi titik: Operasi titik merujuk kepada operasi yang dilakukan pada setiap piksel imej. Operasi titik biasa termasuk pelarasan kecerahan, penukaran warna dan penajaman.

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 调整亮度
bright_image = cv2.addWeighted(image, 1.2, 0, 0)

# 转换颜色空间
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 锐化图像
sharpened_image = cv2.filter2D(image, -1, np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]))

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Bright Image", bright_image)
cv2.imshow("HSV Image", hsv_image)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened_image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()

• Operasi wilayah: Operasi wilayah merujuk kepada operasi yang dilakukan dalam kawasan tertentu imej. Operasi rantau biasa termasuk analisis komponen bersambung, operasi morfologi dan pembahagian.

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 连通分量分析
_, labels = cv2.connectedComponents(image)

# 形态学操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel)
eroded_image = cv2.erode(image, kernel)

# 分割图像
segmented_image = cv2.watershed(image, labels)

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Labeled Image", labels)
cv2.imshow("Dilated Image", dilated_image)
cv2.imshow("Eroded Image", eroded_image)
cv2.imshow("Segmented Image", segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. Analisis imej

Analisis imej ialah satu lagi komponen penting penglihatan komputer, yang merangkumi satu siri algoritma untuk mengekstrak maklumat daripada imej. Algoritma ini boleh dibahagikan kepada dua kategori: pengekstrakan ciri dan pengecaman corak.

• Pengeluaran ciri: Pengekstrakan ciri merujuk kepada pengekstrakan ciri yang mewakili daripada imej. Algoritma pengekstrakan ciri biasa termasuk pengesanan tepi, pengesanan sudut dan analisis tekstur.

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

# 角点检测
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)

# 纹理分析
texture = cv2.texture(image)

# 显示图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.imshow("Corners", corners)
cv2.imshow("Texture", texture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

• Pengecaman Corak: Pengecaman corak merujuk kepada ciri padanan dalam imej dengan corak yang diketahui.

Atas ialah kandungan terperinci Penjelasan terperinci tentang algoritma penglihatan komputer Python: mendedahkan rahsia di sebalik pemprosesan dan analisis imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!