Откройте для себя секреты распознавания изображений ИИ: освойте Python и OpenCV с помощью этого невероятного пошагового руководства!

Введение

A. Краткий обзор распознавания изображений и его приложений.

Распознавание изображений, также известное как компьютерное зрение, представляет собой быстрорастущую область искусственного интеллекта, которая включает анализ и интерпретацию цифровых изображений и видео с использованием алгоритмов и моделей глубокого обучения. Это стало важной технологией в различных отраслях, таких как здравоохранение, автомобилестроение, наблюдение и развлечения, для автоматизации задач, улучшения процесса принятия решений и повышения качества обслуживания пользователей. Некоторые из приложений распознавания изображений включают в себя:

Обнаружение и распознавание объектов : идентификация и определение местоположения объектов на изображении или видео.
Распознавание лиц и биометрия: распознавание и проверка людей на основе их черт лица или других биометрических данных.
Оптическое распознавание символов (OCR) : извлечение текста из изображений и преобразование его в редактируемые форматы.
Сегментация изображения и понимание сцены : разделение изображения на значимые части и анализ его контекста.
Автономные транспортные средства и дроны: использование компьютерного зрения для навигации и обхода препятствий
Медицинская визуализация и диагностика: анализ медицинских изображений для выявления заболеваний и аномалий
Дополненная и виртуальная реальность: наложение цифрового контента на реальный мир с помощью входов с камеры.

B. Введение в Python и OpenCV для распознавания изображений.

Python — популярный язык программирования для машинного обучения и обработки данных. благодаря своей простоте, удобочитаемости и богатым библиотекам. OpenCV (библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом) — это мощная библиотека с открытым исходным кодом, которая предоставляет широкий спектр функций и инструментов для управления, анализа и обработки изображений и видео. Она поддерживает различные платформы и языки, включая Python, C++ и Java, и широко используется в академических и промышленных исследованиях. В этом руководстве основное внимание будет уделено использованию Python и OpenCV для выполнения задач распознавания изображений, включая загрузку и отображение изображений, предварительную обработку изображений, извлечение признаков, обучение и тестирование классификатора, а также оценку его производительности. К концу этого руководства у вас будет прочная основа для распознавания изображений с помощью ИИ и практические навыки для применения его к реальным задачам.

II. Настройка среды

A. Установка Python и необходимых пакетов

Прежде чем вы сможете начать работать с Python и OpenCV, вам необходимо настроить среду разработки. Первый шаг — установить Python и некоторые необходимые пакеты. Вы можете загрузить последнюю версию Python с официального сайта и установить её на свой компьютер. После того, как вы установили Python, вам нужно будет установить следующие пакеты с помощью pip, диспетчера пакетов Python:

NumPy : мощная библиотека для числовых вычислений, обеспечивающая поддержку массивов и матриц.
Matplotlib : библиотека для создания визуализаций, таких как диаграммы и графики.
OpenCV : библиотека для задач компьютерного зрения, предоставляющая широкий набор функций и инструментов для управления, анализа и обработки изображений и видео.

Вы можете установить эти пакеты, выполнив следующие команды в командной строке или терминале:

pip install numpy
pip install matplotlib
pip install opencv-python

B. Настройка OpenCV

После установки необходимых пакетов вам необходимо настроить OpenCV для работы с Python. Существуют разные способы установки OpenCV в зависимости от вашей операционной системы и предпочтений. Одним из популярных вариантов является использование готовых двоичных файлов, предоставляемых организацией OpenCV. Вы можете загрузить соответствующую версию OpenCV для вашей системы с официального сайта и установить её, следуя предоставленным инструкциям.

Другой вариант — собрать OpenCV из исходников , что даёт больше гибкости и возможностей настройки, но требует больше усилий и знаний. Вы можете найти инструкции по сборке OpenCV из исходного кода на веб-сайте OpenCV.

После установки OpenCV вы готовы начать работу с изображениями с помощью Python и OpenCV.

III. Загрузка и отображение изображений

А. Чтение изображений с использованием OpenCV

Первым шагом в распознавании изображений является загрузка изображения в ваш скрипт Python . OpenCV предоставляет функцию cv2.imread(), которая позволяет считывать изображение из файла и сохранять его в виде массива NumPy. Функция принимает имя файла в качестве входных данных и возвращает массив NumPy, представляющий изображение.

Вот пример фрагмента кода, который загружает изображение и отображает его размеры :

import cv2
# load an image
img = cv2.imread('image.jpg')
# get the dimensions of the image
height, width, channels = img.shape
print(f"Image dimensions: {width}x{height}, {channels} channels")

B. Отображение изображений с помощью OpenCV

После того, как вы загрузили изображение в свой скрипт Python, вы можете отобразить его с помощью OpenCV. Функция cv2.imshow()позволяет отображать изображение в окне. Функция принимает два аргумента: заголовок окна и изображение.

Вот пример фрагмента кода, отображающего изображение в окне:

import cv2
# load an image
img = cv2.imread('image.jpg')
# display the image in a window
cv2.imshow('Image', img)
# wait for a key press to close the window
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Функция cv2.waitKey()ожидает нажатия клавиши перед закрытием окна. Аргумент 0 указывает, что окно будет оставаться открытым, пока не будет нажата клавиша. Функция cv2.destroyAllWindows()закрывает все окна, созданные OpenCV.

IV. Предварительная обработка изображения

А. Преобразование изображений в оттенки серого

Перед выполнением задач распознавания изображений часто полезно преобразовать изображение в оттенки серого . Изображения в градациях серого имеют один канал вместо трех (RGB), что упрощает их обработку и анализ. OpenCV предоставляет функцию cv2.cvtColor(), которая позволяет преобразовать изображение в оттенки серого.

Вот пример фрагмента кода, который преобразует изображение в оттенки серого:

# load an image
img = cv2.imread('image.jpg')
# convert the image to grayscale
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# display the grayscale image in a window
cv2.imshow('Grayscale Image', gray)
# wait for a key press to close the window
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

B. Изменение размера изображений

Ещё один распространенный этап предварительной обработки — изменение размера изображения до определённого. Изменение размера изображения может помочь уменьшить его вычислительную сложность и повысить производительность. OpenCV предоставляет функцию cv2.resize(), которая позволяет изменять размер изображения.

Вот пример фрагмента кода, который изменяет размер изображения до определённого:

# load an image
img = cv2.imread('image.jpg')
# resize the image
resized = cv2.resize(img, (500, 500))
# display the resized image in a window
cv2.imshow('Resized Image', resized)
# wait for a key press to close the window
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

C. Применение фильтров и определение границ

Ещё одним важным этапом предварительной обработки является применение фильтров к изображению для удаления шума и улучшения его характеристик. OpenCV предоставляет широкий спектр фильтров и алгоритмов обнаружения границ, которые можно использовать для предварительной обработки изображений.

Вот пример фрагмента кода, который применяет к изображению фильтр Гаусса и обнаружение границ Канни:

import cv2
import numpy as np
# load an image
img = cv2.imread('image.jpg')
# apply a Gaussian filter to the image
blur = cv2.Gaussian

V. Извлечение признаков

A. Введение в методы извлечения признаков:

Извлечение признаков — это процесс извлечения важных и информативных признаков из изображения, которые можно использовать для дальнейшей обработки, такой как обнаружение объектов, классификация или сегментация. В компьютерном зрении извлечение признаков является важным шагом в большинстве задач распознавания изображений.

В OpenCV доступны различные методы извлечения признаков , в том числе:

Масштабно-инвариантная трансформация признаков ( SIFT )
Ускоренные надёжные функции ( SURF )
Ориентированный FAST и Rotated BRIEF ( ORB )

B. Реализация извлечения функций SIFT, SURF и ORB с помощью OpenCV.

В этом разделе мы реализуем извлечение функций SIFT, SURF и ORB с использованием OpenCV на Python.

Во-первых, нам нужно установить пакет OpenCV-contrib, который содержит реализации этих методов извлечения функций. Мы можем установить его с помощью pip:

pip install opencv-contrib-python

После установки мы можем использовать следующие фрагменты кода для извлечения функций с использованием методов SIFT, SURF и ORB:

1. SIFT:

import cv2
# Load the image
img = cv2.imread('image.jpg')
# Create a SIFT object
sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
# Detect keypoints and compute descriptors
kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
# Draw keypoints on the image
img_with_kp = cv2.drawKeypoints(img, kp, None)
# Display the image with keypoints
cv2.imshow('Image with SIFT keypoints', img_with_kp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. SURF:

import cv2
# Load the image
img = cv2.imread('image.jpg')
# Create a SURF object
surf = cv2.xfeatures2d.SURF_create()
# Detect keypoints and compute descriptors
kp, des = surf.detectAndCompute(img, None)
# Draw keypoints on the image
img_with_kp = cv2.drawKeypoints(img, kp, None)
# Display the image with keypoints
cv2.imshow('Image with SURF keypoints', img_with_kp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

3. ORB:

import cv2
# Load the image
img = cv2.imread('image.jpg')
# Create an ORB object
orb = cv2.ORB_create()
# Detect keypoints and compute descriptors
kp, des = orb.detectAndCompute(img, None)
# Draw keypoints on the image
img_with_kp = cv2.drawKeypoints(img, kp, None)
# Display the image with keypoints
cv2.imshow('Image with ORB keypoints', img_with_kp)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

В приведённых выше фрагментах кода мы сначала загружаем изображение с помощью cv2.imread(). Затем мы создаем объект соответствующей техники извлечения признаков,используя cv2.xfeatures2d.SIFT_create(), cv2.xfeatures2d.SURF_create()и cv2.ORB_create(). Затем мы используем функцию detectAndCompute() для обнаружения ключевых точек и вычисления дескрипторов для изображения. Наконец, мы рисуем обнаруженные ключевые точки на изображении с помощью cv2.drawKeypoints()и отображаем изображение с помощью cv2.imshow().

После того, как мы извлекли функции с помощью одного или нескольких методов, мы можем использовать их для обучения классификатора распознаванию изображений , как мы обсудим в следующем разделе.

Стоит отметить, что хотя SIFT и SURF являются популярными методами извлечения признаков, они запатентованы и требуют лицензии для коммерческого использования. С другой стороны, ORB — это бесплатная альтернатива с открытым исходным кодом, которая обеспечивает производительность, аналогичную SIFT и SURF.

VI. Обучение классификатора

A. Разделение набора данных на наборы для обучения и тестирования.

Перед обучением классификатора нам нужно разделить наш набор данных на наборы для обучения и тестирования. Обучающий набор используется для обучения классификатора, а тестовый набор используется для оценки его производительности.

Мы можем использовать функцию train_test_split() из библиотеки scikit-learn, чтобы разделить наш набор данных. Функция принимает функции и соответствующие метки в качестве входных данных и возвращает наборы для обучения и тестирования:

from sklearn.model_selection import train_test_split
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

В приведённом выше коде features и labels представляют собой массивы извлечённых функций и соответствующих меток для каждого изображения соответственно. test_size указывает часть набора данных, которая будет использоваться для тестирования, а random_state обеспечивает воспроизводимость разделения.

B. Выбор классификатора (например, SVM, KNN).

Существуют различные классификаторы, доступные для распознавания изображений, такие как машины опорных векторов (SVM), метод k-ближайших соседей (KNN), случайные леса и нейронные сети. Выбор классификатора зависит от конкретной задачи и набора данных.

Например, SVM — популярный выбор для задач классификации изображений с наборами данных малого и среднего размера. KNN, с другой стороны, представляет собой простой и интуитивно понятный алгоритм, который может хорошо работать для пространств признаков низкой размерности.

C. Обучение классификатора с использованием извлеченных признаков.

После того, как мы разделили набор данных и выбрали классификатор, мы можем обучить классификатор, используя извлеченные признаки и соответствующие метки. Для этого мы можем использовать метод объекта-классификатора fit():

from sklearn.svm import SVC
# Create an SVM classifier
clf = SVC()
# Train the classifier using the training set
clf.fit(X_train, y_train)

В приведённом выше коде мы создаём объект классификатора SVM с помощью SVC()конструктора, а затем обучаем классификатор с помощью метода fit() с обучающими функциями и метками.

VII. Тестирование и оценка классификатора

После обучения классификатора мы можем использовать тестовый набор для оценки его производительности. Мы можем использовать метод объекта-классификатора predict(), чтобы предсказать метки для тестового набора, а затем вычислить различные показатели, такие как точность и отзыв:

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
# Predict the labels for the testing set
y_pred = clf.predict(X_test)
# Calculate the accuracy, precision, and recall
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)

В приведённом выше коде мы сначала используем метод predict() для прогнозирования меток тестового набора. Затем мы вычисляем различные показатели, используя функции accuracy_score(), precision_score()и recall_score()из библиотеки scikit-learn.

VIII. Реальные приложения и тематические исследования

Распознавание изображений имеет множество реальных применений, от обнаружения и отслеживания объектов до распознавания лиц и биометрии . Вот несколько примеров:

A. Обнаружение и отслеживание объектов

Обнаружение и отслеживание объектов используются во многих областях, от наблюдения и безопасности до беспилотных автомобилей. Цель состоит в том, чтобы обнаруживать и отслеживать объекты в изображениях или видеопотоках.

B. Распознавание лиц и биометрия

Распознавание лиц используется в различных приложениях, включая безопасность, наблюдение и биометрию. Цель состоит в том, чтобы идентифицировать людей по их чертам лица.

C. Оптическое распознавание символов (OCR)

OCR используется для распознавания текста на изображениях или отсканированных документах. Эта технология используется в различных приложениях, включая автоматизированную обработку документов и извлечение данных.

D. Сегментация изображения и понимание сцены

Сегментация изображения — это процесс разделения изображения на несколько сегментов, каждый из которых соответствует отдельному объекту или области изображения. Это полезно для таких задач, как распознавание объектов и понимание сцены.

IX. Советы по повышению точности и производительности

Существует несколько методов, которые можно использовать для повышения точности и производительности систем распознавания изображений. Вот несколько примеров:

A. Методы дополнения данных

Расширение данных включает в себя создание новых обучающих данных путем применения преобразований к существующим данным, таких как вращение или переворачивание изображений. Это может помочь увеличить разнообразие обучающих данных и повысить производительность классификатора.

B. Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры — это параметры, которые задаются перед обучением классификатора, например, количество признаков для извлечения.

Например, обнаружение и отслеживание объектов используется в автономных транспортных средствах для обнаружения и отслеживания других транспортных средств, пешеходов и препятствий в режиме реального времени. Распознавание лиц и биометрия используются в целях безопасности и идентификации, например, для разблокировки смартфона или проверки личности человека на пограничном контрольно-пропускном пункте. OCR используется для оцифровки текста с изображений и преобразования их в машиночитаемые форматы, а сегментация изображений и понимание сцен используются в робототехнике и компьютерном зрении, чтобы позволить машинам понимать окружающий мир и взаимодействовать с ним.

Существует множество тематических исследований и примеров использования распознавания изображений в промышленности и исследованиях, в том числе:

Сервис Rekognition от Amazon, который использует глубокое обучение для анализа изображений и видео для различных приложений, включая распознавание лиц, обнаружение объектов и понимание сцены.
Google Cloud Vision API , который предоставляет ряд возможностей распознавания изображений, включая распознавание меток, распознавание лиц и распознавание текста.
ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) — эталонное соревнование алгоритмов распознавания изображений, которое способствовало прогрессу в этой области.

X. Расширенные темы и дальнейшее изучение

Для тех, кто заинтересован в более глубоком изучении области распознавания изображений , есть много дополнительных тем и методов для изучения, в том числе:

Глубокое обучение для распознавания изображений с помощью Python и TensorFlow , которое включает в себя создание и обучение нейронных сетей для распознавания изображений.
Внедрение пользовательских алгоритмов распознавания изображений , таких как обучение без учителя или обучение с подкреплением для обучения алгоритмов.
Интеграция распознавания изображений в веб-приложения с использованием таких фреймворков, как Flask или Django , для создания интерактивных интерфейсов.

XI. Заключение

В заключение, распознавание изображений — это быстро развивающаяся область со множеством реальных приложений и захватывающими исследовательскими возможностями. Освоив методы и инструменты, описанные в этом пошаговом руководстве, вы сможете приобрести навыки и знания, необходимые для разработки и развёртывания собственных алгоритмов и приложений распознавания изображений.