Введение в Computer Vision: Как научить компьютер видеть - стр. 2
1. Преобразование изображений
Для начала, любое изображение, которое анализирует компьютер, представлено в форме числовых данных, где каждый пиксель кодируется значениями интенсивности цвета. Обычно изображения хранятся в форматах, таких как JPEG или PNG, и могут быть представлены в градациях серого или в цвете (RGB). Основной задачей обработки изображения является его преобразование в форму, удобную для анализа.
Одним из распространенных методов обработки изображений является использование фильтров для улучшения качества изображения или выделения важных деталей. Например, применение оператора Собеля может помочь в выявлении границ объектов в изображении. В Python это можно сделать с использованием библиотеки OpenCV следующим образом:
python
import cv2
import numpy as np
image = cv2.imread('image.jpg', 0)..# Загружаем изображение в градациях серого
edges = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 1, ksize=5)..# Применяем оператор Собеля
cv2.imwrite('edges.jpg', edges)..# Сохраняем изображение с границами
2. Извлечение признаков
Извлечение признаков – это этап, на котором мы выделяем важные характеристики объекта для дальнейшей обработки и анализа. Признаки могут быть визуальными, например, цветами, текстурами или формами. Эффективное извлечение признаков позволяет значительно уменьшить размер данных, необходимых для анализа, сохраняя при этом важную информацию.
Применение методов, таких как HOG (гистограмма ориентированных градиентов) или SIFT (инвариантная к масштабу трансформация признаков), позволяет извлекать и описывать ключевые точки в изображении. Например, используя библиотеку OpenCV, мы можем извлекать SIFT-признаки следующим образом:
python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)..# Читаем изображение
sift = cv2.SIFT_create()..# Создаем объект SIFT
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(img, None)..# Находим ключевые точки и дескрипторы
img_with_keypoints = cv2.drawKeypoints(img, keypoints, None)..# Отображаем ключевые точки
cv2.imwrite('sift_features.jpg', img_with_keypoints)..# Сохраняем изображение с ключевыми точками
3. Обучение моделей
Собранные признаки могут быть использованы для обучения моделей, которые будут выполнять задачи классификации или распознавания объектов. На этапе обучения мы предоставляем модели данные с известными метками, что позволяет ей "учиться" на этих данных и находить зависимости.
Современные методы обучения, такие как нейронные сети, особенно глубокие нейронные сети, показывают высокую эффективность в задачах компьютерного зрения. Например, сверточные нейронные сети (CNN) применяются для классификации изображений. Библиотека TensorFlow облегчает реализацию и обучение моделей:
python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# Создание простой модели CNN
model = models.Sequential([
....layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)),
....layers.MaxPooling2D((2, 2)),
....layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
....layers.MaxPooling2D((2, 2)),
....layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
....layers.Flatten(),
....layers.Dense(64, activation='relu'),
....layers.Dense(num_classes, activation='softmax')..# num_classes – количество классов для классификации
])
model.compile(optimizer='adam',