développement back-end
Tutoriel Python
Bibliothèques Python essentielles pour la vision par ordinateur avancée et le traitement d'images
Bibliothèques Python essentielles pour la vision par ordinateur avancée et le traitement d'images
Jan 01, 2025 am 02:37 AM
En tant qu'auteur à succès, je vous invite à explorer mes livres sur Amazon. N'oubliez pas de me suivre sur Medium et de montrer votre soutien. Merci! Votre soutien compte pour le monde?!
Python est devenu une référence en matière de taches de vision par ordinateur et de traitement d'images, offrant un riche écosystème de bibliothèques répondant à divers besoins. Dans cet article, j'explorerai six bibliothèques Python essentielles qui ont révolutionné le domaine de la vision par ordinateur et du traitement d'images.
OpenCV s'impose comme la bibliothèque incontournable pour de nombreuses taches de vision par ordinateur. Sa polyvalence et ses fonctionnalités étendues en font un favori parmi les développeurs et les chercheurs. J'ai trouvé OpenCV particulièrement utile pour les taches de traitement d'images et de vidéos en temps réel. Voici un exemple simple de la fa?on d'utiliser OpenCV pour détecter les bords d'une image?:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('sample.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
cv2.imshow('Edge Detection', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Cet extrait de code démontre la facilité avec laquelle nous pouvons effectuer une détection de contour à l'aide d'OpenCV. La force de la bibliothèque réside dans son ensemble complet de fonctions de filtrage, de transformation et d'analyse d'images.
Passons à scikit-image, j'ai trouvé cette bibliothèque inestimable pour des taches de traitement d'image plus avancées. Il fournit une collection d'algorithmes pour la segmentation, les transformations géométriques, la manipulation de l'espace colorimétrique, etc. Voici un exemple d'utilisation de scikit-image pour la segmentation d'images?:
from skimage import data, segmentation, color from skimage.future import graph import matplotlib.pyplot as plt img = data.astronaut() segments = segmentation.slic(img, n_segments=100, compactness=10) out = color.label2rgb(segments, img, kind='avg') plt.imshow(out) plt.show()
Ce code démontre l'utilisation de l'algorithme SLIC pour la segmentation des superpixels, une technique souvent utilisée dans les applications d'analyse d'images et de vision par ordinateur.
La Python Imaging Library (PIL), désormais maintenue sous le nom de Pillow, est un autre outil essentiel dans ma bo?te à outils de traitement d'image. Il excelle dans les opérations de base sur les images et les conversions de formats. Voici un exemple simple de la fa?on d'utiliser PIL pour redimensionner une image?:
from PIL import Image
img = Image.open('sample.jpg')
resized_img = img.resize((300, 300))
resized_img.save('resized_sample.jpg')
La simplicité et l'efficacité de PIL le rendent idéal pour les manipulations rapides d'images et les conversions de format.
Quand il s'agit d'appliquer des techniques d'apprentissage profond aux taches de vision par ordinateur, TensorFlow et PyTorch sont mes bibliothèques de prédilection. Les deux offrent des outils puissants pour créer et former des réseaux de neurones pour la reconnaissance d’images et la détection d’objets. Voici un exemple de base utilisant l'API Keras de TensorFlow pour créer un réseau neuronal convolutif simple pour la classification d'images?:
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential([
Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
MaxPooling2D((2, 2)),
Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
Flatten(),
Dense(64, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Ce code met en place une architecture CNN de base adaptée aux taches de classification d'images. TensorFlow et PyTorch offrent des fonctionnalités similaires, et le choix entre eux dépend souvent de préférences personnelles et d'exigences spécifiques du projet.
Pour les taches de reconnaissance faciale, la bibliothèque face_recognition s'est avérée incroyablement utile. Il fournit une interface de haut niveau pour détecter et reconna?tre les visages dans les images. Voici un exemple simple de la fa?on de l'utiliser pour détecter des visages dans une image?:
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('sample.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
cv2.imshow('Edge Detection', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Ce code détecte les visages dans une image et dessine des rectangles autour d'eux, démontrant la facilité d'utilisation de la bibliothèque pour les taches de reconnaissance faciale.
Enfin, Mahotas est une bibliothèque vers laquelle je me tourne lorsque j'ai besoin d'algorithmes de vision par ordinateur rapides. Il est particulièrement utile pour des taches telles que l'extraction de fonctionnalités et le filtrage d'images. Voici un exemple d'utilisation de Mahotas pour calculer les moments de Zernike, qui sont utiles pour la description de forme?:
from skimage import data, segmentation, color from skimage.future import graph import matplotlib.pyplot as plt img = data.astronaut() segments = segmentation.slic(img, n_segments=100, compactness=10) out = color.label2rgb(segments, img, kind='avg') plt.imshow(out) plt.show()
Ce code calcule les moments de Zernike pour une image binaire simple, démontrant la capacité de Mahotas pour l'extraction avancée de fonctionnalités.
Ces bibliothèques ont trouvé des applications dans divers domaines. Dans les véhicules autonomes, les bibliothèques de vision par ordinateur sont utilisées pour des taches telles que la détection de voie, la reconnaissance des panneaux de signalisation et l'évitement d'obstacles. OpenCV et TensorFlow sont souvent utilisés dans ces scénarios pour le traitement d'images en temps réel et la détection d'objets.
Dans le domaine de l'imagerie médicale, scikit-image et PyTorch ont joué un r?le déterminant dans le développement d'algorithmes pour la détection des tumeurs, le comptage cellulaire et la segmentation des images médicales. Ces bibliothèques fournissent les outils nécessaires pour traiter des images médicales complexes et extraire des informations significatives.
Les systèmes de surveillance s'appuient fortement sur des techniques de vision par ordinateur pour des taches telles que la détection de mouvements, la reconnaissance faciale et la détection d'anomalies. OpenCV et la bibliothèque face_recognition sont fréquemment utilisés dans ces applications pour traiter des flux vidéo et identifier des individus ou des activités inhabituelles.
Lorsque vous travaillez avec ces bibliothèques, il est important de considérer l'optimisation des performances. Pour les taches de traitement d'images à grande échelle, j'ai constaté que l'utilisation de tableaux NumPy pour la représentation d'images peut accélérer considérablement les calculs. De plus, tirer parti de l'accélération GPU, en particulier avec des bibliothèques telles que TensorFlow et PyTorch, peut réduire considérablement les temps de traitement pour les taches de vision par ordinateur basées sur le deep learning.
La précision est un autre aspect crucial des applications de vision par ordinateur. Pour améliorer la précision, il est souvent avantageux de prétraiter les images en appliquant des techniques telles que la réduction du bruit, l'amélioration du contraste et la normalisation. Ces étapes peuvent aider à extraire des fonctionnalités plus fiables et à améliorer les performances globales des algorithmes de vision par ordinateur.
L'augmentation des données est une autre technique que j'utilise fréquemment pour améliorer la précision des modèles d'apprentissage automatique dans les taches de vision par ordinateur. En élargissant artificiellement l'ensemble de données d'entra?nement grace à des transformations telles que la rotation, le retournement et la mise à l'échelle, nous pouvons rendre nos modèles plus robustes et mieux capables de se généraliser à de nouvelles images.
Lorsque vous travaillez avec le traitement vidéo en temps réel, il est crucial d'optimiser la vitesse du pipeline. Cela implique souvent une sélection minutieuse d'algorithmes, un sous-échantillonnage des images lorsque la pleine résolution n'est pas nécessaire et l'utilisation de techniques telles que le saut d'image pour réduire la charge de calcul.
Pour le déploiement dans des environnements de production, j'ai constaté qu'il est souvent avantageux d'utiliser des versions optimisées de ces bibliothèques. Par exemple, OpenCV peut être compilé avec des optimisations supplémentaires pour des architectures matérielles spécifiques, conduisant à des améliorations significatives des performances.
En conclusion, ces six bibliothèques Python - OpenCV, scikit-image, PIL/Pillow, TensorFlow/PyTorch, face_recognition et Mahotas - forment une bo?te à outils puissante pour aborder un large éventail de taches de vision par ordinateur et de traitement d'images. Des manipulations d'images de base à l'analyse d'images avancée basée sur l'apprentissage profond, ces bibliothèques fournissent les outils nécessaires pour repousser les limites de ce qui est possible en vision par ordinateur.
à mesure que le domaine continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à ce que ces bibliothèques se développent et s'adaptent, intégrant de nouveaux algorithmes et techniques. L’avenir de la vision par ordinateur est passionnant, avec des applications potentielles dans des domaines aussi divers que la santé, la robotique et la réalité augmentée. En ma?trisant ces bibliothèques et en restant au courant des nouveaux développements, nous pouvons continuer à créer des solutions innovantes qui exploitent la puissance de la vision par ordinateur et du traitement d'images.
101 livres
101 Books est une société d'édition basée sur l'IA cofondée par l'auteur Aarav Joshi. En tirant parti de la technologie avancée de l'IA, nous maintenons nos co?ts de publication incroyablement bas (certains livres co?tent aussi peu que 4?$), ce qui rend des connaissances de qualité accessibles à tous.
Découvrez notre livre Golang Clean Code disponible sur Amazon.
Restez à l'écoute des mises à jour et des nouvelles passionnantes. Lorsque vous achetez des livres, recherchez Aarav Joshi pour trouver plus de nos titres. Utilisez le lien fourni pour profiter de réductions spéciales?!
Nos créations
N'oubliez pas de consulter nos créations?:
Centre des investisseurs | Centre des investisseurs espagnol | Investisseur central allemand | Vie intelligente | époques & échos | Mystères déroutants | Hindutva | Développeur élite | écoles JS
Nous sommes sur Medium
Tech Koala Insights | Epoques & Echos Monde | Support Central des Investisseurs | Mystères déroutants Medium | Sciences & Epoques Medium | Hindutva moderne
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Polymorphisme dans les classes python
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
Le polymorphisme est un concept de base dans la programmation orientée objet Python, se référant à "une interface, plusieurs implémentations", permettant le traitement unifié de différents types d'objets. 1. Le polymorphisme est implémenté par la réécriture de la méthode. Les sous-classes peuvent redéfinir les méthodes de classe parent. Par exemple, la méthode Spoke () de classe animale a des implémentations différentes dans les sous-classes de chiens et de chats. 2. Les utilisations pratiques du polymorphisme comprennent la simplification de la structure du code et l'amélioration de l'évolutivité, tels que l'appel de la méthode Draw () uniformément dans le programme de dessin graphique, ou la gestion du comportement commun des différents personnages dans le développement de jeux. 3. Le polymorphisme de l'implémentation de Python doit satisfaire: la classe parent définit une méthode, et la classe enfant remplace la méthode, mais ne nécessite pas l'héritage de la même classe parent. Tant que l'objet implémente la même méthode, c'est ce qu'on appelle le "type de canard". 4. Les choses à noter incluent la maintenance
Arguments et paramètres de fonction Python
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Les paramètres sont des espaces réservés lors de la définition d'une fonction, tandis que les arguments sont des valeurs spécifiques transmises lors de l'appel. 1. Les paramètres de position doivent être passés dans l'ordre, et l'ordre incorrect entra?nera des erreurs dans le résultat; 2. Les paramètres de mots clés sont spécifiés par les noms de paramètres, qui peuvent modifier l'ordre et améliorer la lisibilité; 3. Les valeurs de paramètres par défaut sont attribuées lorsqu'elles sont définies pour éviter le code en double, mais les objets variables doivent être évités comme valeurs par défaut; 4. Les args et * kwargs peuvent gérer le nombre incertain de paramètres et conviennent aux interfaces générales ou aux décorateurs, mais doivent être utilisées avec prudence pour maintenir la lisibilité.
Expliquez les générateurs et itérateurs Python.
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
Les itérateurs sont des objets qui implémentent __iter __ () et __Next __ (). Le générateur est une version simplifiée des itérateurs, qui implémentent automatiquement ces méthodes via le mot clé de rendement. 1. L'ITERATOR renvoie un élément chaque fois qu'il appelle Next () et lance une exception d'arrêt lorsqu'il n'y a plus d'éléments. 2. Le générateur utilise la définition de la fonction pour générer des données à la demande, enregistrer la mémoire et prendre en charge les séquences infinies. 3. Utilisez des itérateurs lors du traitement des ensembles existants, utilisez un générateur lors de la génération de Big Data ou de l'évaluation paresseuse, telles que le chargement ligne par ligne lors de la lecture de fichiers volumineux. Remarque: les objets itérables tels que les listes ne sont pas des itérateurs. Ils doivent être recréés après que l'itérateur a atteint sa fin, et le générateur ne peut le traverser qu'une seule fois.
Python `@ ClassMethod` Décorateur expliqué
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
Une méthode de classe est une méthode définie dans Python via le décorateur @classMethod. Son premier paramètre est la classe elle-même (CLS), qui est utilisée pour accéder ou modifier l'état de classe. Il peut être appelé via une classe ou une instance, qui affecte la classe entière plut?t que par une instance spécifique; Par exemple, dans la classe de personne, la méthode show_count () compte le nombre d'objets créés; Lorsque vous définissez une méthode de classe, vous devez utiliser le décorateur @classMethod et nommer le premier paramètre CLS, tel que la méthode Change_var (new_value) pour modifier les variables de classe; La méthode de classe est différente de la méthode d'instance (auto-paramètre) et de la méthode statique (pas de paramètres automatiques), et convient aux méthodes d'usine, aux constructeurs alternatifs et à la gestion des variables de classe. Les utilisations courantes incluent:
Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
Quelles sont les méthodes Python Magic ou les méthodes Dunder?
Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Les MagicMethodes de Python (ou Méthodes Dunder) sont des méthodes spéciales utilisées pour définir le comportement des objets, qui commencent et se terminent par un double soulignement. 1. Ils permettent aux objets de répondre aux opérations intégrées, telles que l'addition, la comparaison, la représentation des cha?nes, etc.; 2. Les cas d'utilisation courants incluent l'initialisation et la représentation des objets (__init__, __repr__, __str__), les opérations arithmétiques (__add__, __sub__, __mul__) et les opérations de comparaison (__eq__, ___lt__); 3. Lorsque vous l'utilisez, assurez-vous que leur comportement répond aux attentes. Par exemple, __Repr__ devrait retourner les expressions d'objets refactorables et les méthodes arithmétiques devraient renvoyer de nouvelles instances; 4. Des choses sur l'utilisation ou la confusion doivent être évitées.
Comment fonctionne la gestion de la mémoire Python?
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
PythonManagesMemoryAutomAticalusingreferenceCountandAgarBageCollect
Python ?@ Property? décorateur
Jul 04, 2025 am 03:28 AM
@Property est un décorateur de Python utilisé pour masquer les méthodes comme propriétés, permettant des jugements logiques ou un calcul dynamique des valeurs lors de l'accès aux propriétés. 1. Il définit la méthode Getter via le décorateur @property, de sorte que l'extérieur appelle la méthode comme l'accès aux attributs; 2. Il peut contr?ler le comportement d'attribution avec .setter, tel que la validité de la valeur de vérification, si le .setter n'est pas défini, il s'agit d'un attribut en lecture seule; 3. Il convient à des scènes telles que la vérification de l'attribution de propriétés, la génération dynamique de valeurs d'attribut et la masquage des détails de l'implémentation interne; 4. Lorsque vous l'utilisez, veuillez noter que le nom d'attribut est différent du nom de variable privé pour éviter les boucles mortes et convient aux opérations légères; 5. Dans l'exemple, la classe Circle restreint le rayon non négatif, et la classe de personne génère dynamiquement l'attribut Full_name
