Python计算机视觉项目实战：从零开始构建图像识别应用

• 调整图像大小
• 转换图像格式
• 滤波
• 增强

特征提取

特征提取是计算机视觉的另一个重要任务。它涉及到从图像中提取具有区分性的信息。常用的特征提取方法包括：

• 边缘检测
• 角点检测
• 颜色直方图
• 局部二值模式

分类

分类是计算机视觉的最终目标。它涉及到将图像分配给预定义的类别。常用的分类方法包括：

• K最近邻
• 支持向量机
• 决策树
• 神经网络

构建图像识别应用

现在我们已经了解了计算机视觉的基础知识，我们可以开始构建图像识别应用了。我们将使用python和OpenCV来完成这个任务。

首先，我们需要导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

然后，我们需要加载图像：

image = cv2.imread("image.jpg")

接下来，我们需要对图像进行预处理。我们将调整图像大小、转换图像格式并应用滤波：

image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

现在我们可以提取图像的特征。我们将使用边缘检测和角点检测：

edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)

最后，我们可以对图像进行分类。我们将使用K最近邻分类器：

knn = cv2.ml.KNearest_create()
knn.train(train_data, train_labels)
result = knn.predict(image)

总结

本教程介绍了如何从头开始构建图像识别应用程序。我们涵盖了图像预处理、特征提取和分类等各个方面。您可以使用本教程来构建自己的图像识别应用程序，用于各种任务，如对象检测、人脸识别和医疗诊断。