Sebagai pengarang terlaris, saya menjemput anda untuk menerokai buku saya di Amazon. Jangan lupa ikuti saya di Medium dan tunjukkan sokongan anda. terima kasih! Sokongan anda bermakna dunia!

Python telah menjadi kuasa besar untuk visi komputer dan tugas pemprosesan imej, menawarkan ekosistem perpustakaan yang kaya yang memenuhi pelbagai keperluan. Dalam artikel ini, saya akan meneroka enam perpustakaan Python penting yang telah merevolusikan bidang penglihatan komputer dan pemprosesan imej.

OpenCV menonjol sebagai pustaka yang digunakan untuk banyak tugas penglihatan komputer. Kepelbagaian dan fungsinya yang luas menjadikannya kegemaran di kalangan pembangun dan penyelidik. Saya mendapati OpenCV amat berguna untuk tugasan pemprosesan imej dan video masa nyata. Berikut ialah contoh mudah cara menggunakan OpenCV untuk mengesan tepi dalam imej:

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()

Coretan kod ini menunjukkan kemudahan kami boleh melakukan pengesanan tepi menggunakan OpenCV. Kekuatan perpustakaan terletak pada set lengkap fungsinya untuk penapisan imej, transformasi dan analisis.

Beralih kepada scikit-image, saya mendapati perpustakaan ini tidak ternilai untuk tugas pemprosesan imej yang lebih maju. Ia menyediakan koleksi algoritma untuk pembahagian, transformasi geometri, manipulasi ruang warna dan banyak lagi. Berikut ialah contoh cara menggunakan scikit-image untuk pembahagian imej:

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()

Kod ini menunjukkan penggunaan algoritma SLIC untuk pembahagian superpixel, teknik yang sering digunakan dalam analisis imej dan aplikasi penglihatan komputer.

Perpustakaan Pengimejan Python (PIL), kini dikekalkan sebagai Bantal, ialah satu lagi alat penting dalam kit alat pemprosesan imej saya. Ia cemerlang dalam operasi imej asas dan penukaran format. Berikut ialah contoh mudah cara menggunakan PIL untuk mengubah saiz imej:

from PIL import Image

img = Image.open('sample.jpg')
resized_img = img.resize((300, 300))
resized_img.save('resized_sample.jpg')

Kesederhanaan dan kecekapan PIL menjadikannya sesuai untuk manipulasi imej pantas dan penukaran format.

Mengenai penggunaan teknik pembelajaran mendalam pada tugas penglihatan komputer, TensorFlow dan PyTorch ialah perpustakaan pilihan saya. Kedua-duanya menawarkan alat yang berkuasa untuk membina dan melatih rangkaian saraf untuk pengecaman imej dan pengesanan objek. Berikut ialah contoh asas menggunakan API Keras TensorFlow untuk membina rangkaian saraf konvolusi mudah untuk klasifikasi imej:

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'])

Kod ini menyediakan seni bina CNN asas yang sesuai untuk tugas pengelasan imej. Kedua-dua TensorFlow dan PyTorch menawarkan keupayaan yang sama, dan pilihan di antara mereka selalunya bergantung kepada keutamaan peribadi dan keperluan projek khusus.

Untuk tugasan pengecaman muka, perpustakaan pengecaman_muka telah terbukti sangat berguna. Ia menyediakan antara muka peringkat tinggi untuk mengesan dan mengecam wajah dalam imej. Berikut ialah contoh mudah cara menggunakannya untuk mengesan wajah dalam imej:

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()

Kod ini mengesan wajah dalam imej dan melukis segi empat tepat di sekelilingnya, menunjukkan kemudahan penggunaan perpustakaan untuk tugas pengecaman muka.

Akhir sekali, Mahotas ialah perpustakaan yang saya gunakan apabila saya memerlukan algoritma penglihatan komputer yang pantas. Ia amat berguna untuk tugas seperti pengekstrakan ciri dan penapisan imej. Berikut ialah contoh menggunakan Mahotas untuk mengira detik Zernike, yang berguna untuk penerangan bentuk:

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()

Kod ini mengira detik Zernike untuk imej binari ringkas, menunjukkan keupayaan Mahotas untuk pengekstrakan ciri lanjutan.

Perpustakaan ini telah menemui aplikasi dalam pelbagai bidang. Dalam kenderaan autonomi, perpustakaan penglihatan komputer digunakan untuk tugas seperti pengesanan lorong, pengecaman tanda lalu lintas dan pengelakan halangan. OpenCV dan TensorFlow sering digunakan dalam senario ini untuk pemprosesan imej masa nyata dan pengesanan objek.

Dalam pengimejan perubatan, scikit-image dan PyTorch telah memainkan peranan penting dalam membangunkan algoritma untuk pengesanan tumor, pengiraan sel dan pembahagian imej perubatan. Perpustakaan ini menyediakan alatan yang diperlukan untuk memproses imej perubatan yang kompleks dan mengekstrak maklumat yang bermakna.

Sistem pengawasan sangat bergantung pada teknik penglihatan komputer untuk tugas seperti pengesanan gerakan, pengecaman muka dan pengesanan anomali. OpenCV dan perpustakaan pengenalan_muka kerap digunakan dalam aplikasi ini untuk memproses strim video dan mengenal pasti individu atau aktiviti luar biasa.

Apabila bekerja dengan perpustakaan ini, adalah penting untuk mempertimbangkan pengoptimuman prestasi. Untuk tugas pemprosesan imej berskala besar, saya mendapati bahawa menggunakan tatasusunan NumPy untuk perwakilan imej boleh mempercepatkan pengiraan dengan ketara. Selain itu, memanfaatkan pecutan GPU, terutamanya dengan perpustakaan seperti TensorFlow dan PyTorch, boleh mengurangkan masa pemprosesan secara mendadak untuk tugas penglihatan komputer berasaskan pembelajaran mendalam.

Ketepatan ialah satu lagi aspek penting dalam aplikasi penglihatan komputer. Untuk meningkatkan ketepatan, praproses imej selalunya bermanfaat dengan menggunakan teknik seperti pengurangan hingar, peningkatan kontras dan penormalan. Langkah-langkah ini boleh membantu dalam mengekstrak ciri yang lebih dipercayai dan meningkatkan prestasi keseluruhan algoritma penglihatan komputer.

Pembesaran data ialah satu lagi teknik yang kerap saya gunakan untuk meningkatkan ketepatan model pembelajaran mesin dalam tugas penglihatan komputer. Dengan mengembangkan set data latihan secara buatan melalui transformasi seperti putaran, selak dan penskalaan, kami boleh menjadikan model kami lebih teguh dan lebih mampu untuk digeneralisasikan kepada imej baharu.

Apabila bekerja dengan pemprosesan video masa nyata, adalah penting untuk mengoptimumkan saluran paip untuk kelajuan. Ini selalunya melibatkan pemilihan algoritma yang teliti, menurunkan sampel imej apabila peleraian penuh tidak diperlukan dan menggunakan teknik seperti langkau bingkai untuk mengurangkan beban pengiraan.

Untuk penggunaan dalam persekitaran pengeluaran, saya mendapati bahawa penggunaan versi pustaka ini yang dioptimumkan selalunya berfaedah. Sebagai contoh, OpenCV boleh disusun dengan pengoptimuman tambahan untuk seni bina perkakasan tertentu, yang membawa kepada peningkatan prestasi yang ketara.

Kesimpulannya, enam perpustakaan Python ini - OpenCV, scikit-image, PIL/Pillow, TensorFlow/PyTorch, face_recognition dan Mahotas - membentuk kit alat yang berkuasa untuk menangani pelbagai tugas penglihatan komputer dan pemprosesan imej. Daripada manipulasi imej asas kepada analisis imej berasaskan pembelajaran mendalam lanjutan, perpustakaan ini menyediakan alatan yang diperlukan untuk menolak sempadan perkara yang mungkin dalam penglihatan komputer.

Memandangkan bidang ini terus berkembang, kami boleh menjangkakan perpustakaan ini berkembang dan menyesuaikan diri, menggabungkan algoritma dan teknik baharu. Masa depan visi komputer adalah menarik, dengan potensi aplikasi dalam bidang yang pelbagai seperti penjagaan kesihatan, robotik dan realiti tambahan. Dengan menguasai perpustakaan ini dan mengikuti perkembangan baharu, kami boleh terus mencipta penyelesaian inovatif yang memanfaatkan kuasa penglihatan komputer dan pemprosesan imej.

101 Buku

101 Buku ialah syarikat penerbitan dipacu AI yang diasaskan bersama oleh pengarang Aarav Joshi. Dengan memanfaatkan teknologi AI termaju, kami memastikan kos penerbitan kami sangat rendah—sesetengah buku berharga serendah $4—menjadikan pengetahuan berkualiti boleh diakses oleh semua orang.

Lihat buku kami Kod Bersih Golang tersedia di Amazon.

Nantikan kemas kini dan berita menarik. Apabila membeli-belah untuk buku, cari Aarav Joshi untuk mencari lebih banyak tajuk kami. Gunakan pautan yang disediakan untuk menikmati diskaun istimewa!

Ciptaan Kami

Pastikan anda melihat ciptaan kami:

Pusat Pelabur | Pelabur Central Spanish | Pelabur Jerman Tengah | Hidup Pintar | Epos & Gema | Misteri Membingungkan | Hindutva | Pembangunan Elit | Sekolah JS

Kami berada di Medium

Tech Koala Insights | Dunia Epok & Gema | Medium Pusat Pelabur | Medium Misteri Membingungkan | Sains & Zaman Sederhana | Hindutva Moden

Atas ialah kandungan terperinci Perpustakaan Python yang penting untuk Penglihatan Komputer Termaju dan Pemprosesan Imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!