Python computer vision libraries

Как использовать Python для работы с компьютерным зрением

Изучите компьютерное зрение с Python, используя популярные библиотеки (OpenCV, NumPy, TensorFlow, Keras) и примеры кода для обработки изображений!

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, которая занимается обработкой и анализом изображений и видео. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python для работы с компьютерным зрением, основные инструменты и библиотеки, а также примеры их применения.

Библиотеки для работы с компьютерным зрением на Python

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) — это одна из самых популярных библиотек для работы с компьютерным зрением. OpenCV предоставляет большое количество функций для обработки изображений, анализа видео, распознавания объектов и даже работы с глубоким обучением.

Пример использования OpenCV для загрузки и отображения изображения:

import cv2 image = cv2.imread("example.jpg") cv2.imshow("Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

NumPy

NumPy — это библиотека для работы с многомерными массивами и матрицами, включая математические операции и статистическую обработку. NumPy широко используется в обработке изображений и компьютерном зрении для работы с пикселями и матрицами изображений.

Пример использования NumPy для изменения яркости изображения:

import cv2 import numpy as np image = cv2.imread("example.jpg") image = np.clip(image + 50, 0, 255) cv2.imshow("Brighter Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

TensorFlow и Keras

TensorFlow — это открытая платформа машинного обучения от Google, позволяющая разрабатывать и обучать нейронные сети для решения различных задач, включая компьютерное зрение. Keras — это высокоуровневый API для TensorFlow, который упрощает создание и обучение моделей глубокого обучения.

Установка TensorFlow и Keras:

pip install tensorflow pip install keras

Пример создания модели классификации изображений с использованием Keras:

from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=128, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

😉 Не забывайте, что для успешного выполнения примеров вам необходимо иметь установленные библиотеки и соответствующие зависимости.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели основные библиотеки и инструменты для работы с компьютерным зрением на Python, а также привели примеры их использования. Начать изучение компьютерного зрения с Python может быть довольно просто, благодаря большому количеству доступных ресурсов и библиотек. Удачи вам в изучении этой увлекательной области!

Источник

Уроки компьютерного зрения на Python + OpenCV с самых азов

В этом цикле уроков я расскажу о том, как использовать библиотеку OpenCV в языке Python. Но для начала несколько слов о самом компьютерном зрении. Как компьютер вообще видит? Если подключить к нему видеокамеру, это еще не значит, что он будет видеть. Мы получим просто набор нулей и единиц. А человек видит что-то осмысленное. Как же из этих нулей и единиц извлечь что-то осмысленно? В этом и состоит задача компьютерного зрения.

Как правило, анализ изображения алгоритмами компьютерного зрения проходит следующие этапы (но некоторых этапов может и не быть):
1. Предобработка изображения. На этом этапе может происходить улучшения качества изображения, такое как увеличение контрастности, повышение резкости или наоборот, размытие изображения, чтобы удалить из него шумы и мелкие незначительные детали. Все это нужно для того, чтобы в дальнейшем было легче производить анализ изображения.
2. Промежуточная фильтрация. На этом этапе к изображению применяют различные фильтры, для того, чтобы обозначить на изображения области интереса или облегчить работу специальным алгоритмам анализа изображения.
3. Выявление специальных признаков (фич). Это может быть выделение особых точек, выделение контуров или еще каких-либо признаков.
4. Высокоуровневый анализ. На этом этапе по найденным признакам на изображения определяться конкретные объекты, и, как правило, их координаты. Так же на этом этапе может происходить сегментация либо какая-то иная высокоуровневая обработка.

Ну а теперь перейдем к делу. Мы рассмотрим работу с Python + OpenCV в среде PyCharm. Сначала нам надо установить OpenCV. Для этого идем в Settings:

Далее в ProjectInterpreter и там жмем на плюсик:

Ищем там opencv и устанавливаем его:

Теперь напишем наш «Hello, World» — программу, которая отобразит картинку:

import cv2 my_photo = cv2.imread('MyPhoto.jpg') cv2.imshow('MyPhoto', my_photo) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 

Вот такое вот окно откроет данная программа:

Что делает программа? Она загружает изображение из файла, отображает его и ждет нажатие клавиши ESC для завершения работы.
Давайте попробуем что-нибудь сделать с этим изображением. Например, можно изменить его размер. Допустим, мы хотим сделать изображение шириной 200. Для этого вычислим его высоту, и применим эти данные для масштабирования:

import cv2 my_photo = cv2.imread('MyPhoto.jpg') cv2.imshow('MyPhoto', my_photo) #Подготовим новые размеры final_wide = 200 r = float(final_wide) / my_photo.shape[1] dim = (final_wide, int(my_photo.shape[0] * r)) # уменьшаем изображение до подготовленных размеров resized = cv2.resize(my_photo, dim, interpolation = cv2.INTER_AREA) cv2.imshow("Resized image", resized) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 

Часто для облегчения анализа изображения требуется сделать картинку черно-белой. Один из способов – это загрузить картинку сразу в черно-белом цветом пространстве:

import cv2 img = cv2.imread('MyPhoto.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imshow('MyPhoto', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 

Если нужно преобразовать уже загруженную картинку, то можно воспользоваться функцией cvtColor, которая преобразует изображение из одного цветового пространства в другое:

 import cv2 my_photo = cv2.imread('MyPhoto.jpg') gray = cv2.cvtColor(my_photo, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow('MyPhoto', gray) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 

Вот как это будет выглядеть:

Итак, подытожим.
Мы научились устанавливать OpenCV, загружать из файла и отображать изображение, а так же делать в нем простейшие преобразования, такие как масштабирования и конвертацию цветного изображения в черно белое. Если данный урок «зайдет» то будет продолжение.

Источник

# Introduction to Computer Vision using OpenCV and Python

In this guide, we will introduce a brief overview of Deep Learning. Then, we will discuss the purpose of Computer Vision in Python. After that, we’ ll be taught the basics of dealing with data using OpenCV libraries by creating and displaying images. The fundamental tasks of Computer Vision such as object recognition and semantic segmentation will be explained. We will also cover the process of feature extraction, edge and face detection and object classification..

# Prerequisites

Before starting this guide, it is essential to be familiar with the basics of Python programming and Image Processing concepts.

# Guide map

We will provide a structured content according to the following map:

1. Introduction;
2. A brief introduction to Deep Learning;
3. Computer vision tasks;
4. Computer Vision Systems;
5. Python libraries for Computer Vision;
6. OpenCV library on Windows and Ubuntu;
7. Processing images with OpenCV;
8. Use cases for Computer Vision;
9. Conclusion.

# 1. Introduction:

Computer Vision is a branch of Computer Science, which aims to build up intelligent systems that can understand the content in images as they are perceived by humans. The data may be presented in different modalities such as sequential (video) images from multiple sensors (cameras) or multidimensional data from a biomedical camera, and so on. It is the discipline that integrates the methods of acquiring, processing, analyzing and understanding large-scale images from the real world. It is also about depicting and reconstructing the world that we perceive in images, such as edge, lighting, color and pattern. The recognition of images, by decoding them into meaningful information from image-based data using models created by engineering, physics, statistics and learning theories. It is intended to simulate human vision, including the ability to learn, make decisions and react to actions based on visual information. Computer Vision is one aspect of Artificial Intelligence and Image Processing, which generally aims to simulate intelligent human capabilities. In computer Vision concept, object recognition is one of the fundamental tasks, which depends on how these objects are defined, whether in the form of images or video sequences, and human beings are able to recognize many entities, even if these objects, which are images, vary greatly in size and lighting.

Some examples of Computer Vision applications:

• Any application that can recognize objects or humans in an image;
• Automatic control applications (industrial robots, vehicles);
• Object construction models (industrial inspection, medical image analysis);
• Applications make it possible to track a moving object.

Useful books for learning various aspects of Computer Vision: Multiple View Geometry in Computer Vision

# 2. A brief introduction to Deep Learning

# 2.1. What is Deep Learning?

Deep Learning is an Machine Learning strategy that has greatly enhanced performance in many fields such as Computer Vision, Speech Recognition, Machine Tanslation, and so on. The use of deep learning techniques, through raw data, allows many challenges to be solved in many economic sectors such as health, transport, finance, etc.

The favourable conditions that allowed the rise of Deep Learning:

• Availability of very large spatio-temporal datasets (Big Data);
• Availability of high-performance computing (GPU);
• Flexibility of new training models (Deep Neural Networks).

# 2.2. Deep Learning Frameworks

In this section, we present the most popular frameworks for Deep Learning.

Источник