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....
相较于帧差法捕捉目标物体识别,级联分类器识别目标物体更加具有针对性,使用前者只要是动的物体都会被捕捉识别到,画面里有一点风吹草动,都会被捕捉识别下来,如果我想识别具体的人或者物,都无法做到精准的目标识别,所以有了级联分类器识别(即模型识别),会按照训练好的级联分类器(模型)来进行目标识别 目录 流程讲解: ...
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...
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)): ...
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的物体进行检测,将其标记出来,分为3个步骤,第一:训练特定物体,第二: 训练模型 级联分类器 前几天看到一个笑话,很有意思,说的是 ...
本文介绍一种基于HoG+Pyramids+Sliding Windows+SVM的物体识别方法 基本流程 (1)确定最小检测物体,对原图img缩放,缩放比例为(滑动窗大小/最小物体大小)。(2)缩放后的图片,构建金字塔。(3)对金字塔的每一层,通过滑动窗获取patch(类似ROI的概念),对patch归一化处理,之后给训练好的物体检测器识别,将识别成功的窗口位...