5. 物体识别 最后,我们将使用训练好的模型对新图像进行物体识别: defpredict_image(image_path):img=cv2.imread(image_path)img=cv2.resize(img,(128,128))img=img.reshape(1,-1)prediction=model.predict(img)return"Cat"ifprediction[0]==0else"Dog"print(predict_image('test_image.jpg')) 1. 2. 3....
特征提取:通过不同的算法(如边缘、角点、光流等),从图像中提取特征点。 特征匹配:将提取到的特征与已知物体的特征进行匹配,通常使用描述子(如SIFT、SURF、ORB等)。 分类与定位:通过机器学习或深度学习的算法,识别和定位物体在图像中的位置。 二、环境配置 在开始之前,需要确保已经配置好Python和OpenCV环境。以下是...
五、进行轮廓识别与绘制 进行完图片处理后就可以利用opencv提供的轮廓识别函数进行轮廓识别了 defdraw_shape(img1,img2):contours,hierarchy=cv2.findContours(img1,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_NONE)cv2.drawContours(img2,contours,-1,(0,0,255),3) 轮廓识别函数原型:cv2.findContours(img, mode, method) ...
1. 导入必要的库 首先,我们需要导入 OpenCV 和 NumPy 库。 NumPy 是 Python 中用于科学计算的基础库,OpenCV 使用 NumPy 数组来存储图像数据。 实例 importcv2 importnumpyasnp 2. 加载图像和模板 接下来,我们需要加载目标图像和模板图像。 目标图像是我们要在其中寻找物体的图像,模板图像是我们想要识别的物体。 实...
使用Haar Cascade分类器进行人脸识别 将Python源文件中data/haarcascades目录复制到项目中。 def detect_face(img): face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./cascades/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,...
在上次教程Python-OpenCV —— Machine Learning讲述了如何建立模型,进行训练,然后利用模型对新获得的照片进行预测并给出预测值,本期教程针对某个特定...
python opencv_tutorial_02.py--image tetris_blocks.png 参数标志是--image,图像参数本身是俄罗斯方块。png-目录中相关文件的路径。 此脚本没有终端输出。同样,要循环浏览图像,请确保单击图像窗口使其处于活动状态,从那里可以按一个键,它将被捕获,以前进到脚本中的下一个等待键(0)。当程序完成运行时,脚本将优雅...
Python 对于数据类型为浮点值的图像,可以使用相同的方法（例如，可以通过运行Sobel算子获取一个通道的图像...
硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率。 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)): ...