计算机视觉的应用场景
图像分类和目标检测：
- 图像分类：将图像分为不同类别，如猫、狗、车辆等。
- 目标检测：在图像中识别并定位多个不同类别的对象，如行人、汽车等。
人脸识别和表情分析：
- 人脸识别：识别图像或视频中的人脸并进行身份验证或识别。
- 表情分析：分析人脸表情，如快乐、悲伤等情绪状态。
图像分割：
- 将图像分成多个语义上有意义的区域，如分割出不同的物体或场景。
姿态估计：
- 分析图像中的人体姿态，如识别人物的关节位置和姿势。
视频分析：
- 分析视频内容，如行为识别、运动跟踪等。
代码示例
以下是一些常见的计算机视觉任务的代码示例，使用Python和OpenCV库进行演示。这些示例涉及图像处理、对象检测和简单的特征提取。请注意，实际应用中会涉及更复杂的算法和技术。
图像读取和显示
import cv2
# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
图像分类
import cv2
import numpy as np
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input, decode_predictions
# 加载预训练的模型
model = MobileNetV2(weights='imagenet')
# 读取和预处理图像
image = cv2.imread('image.jpg')
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = preprocess_input(image)
image = np.expand_dims(image, axis=0)
# 进行预测
predictions = model.predict(image)
label = decode_predictions(predictions)
print(label)
目标检测
```python
import cv2
加载预训练的目标检测模型
net = cv2.dnn.readNet('yolov3.weights', 'yolov3.cfg')
classes = []
with open('coco.names', 'r') as f:
classes = f.read().splitlines()
读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')
height, width, _ = image.shape
构建输入图像的blob
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1/255.0, (416, 416), swapRB=True, crop=False)
设置输入blob到网络中
net.setInput(blob)
获取网络输出层信息
output_layers_names = net.getUnconnectedOutLayersNames()
layer_outputs = net.forward(output_layers_names)
处理每一层的输出
for output in layer_outputs:
for detection in output:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
center_x = int(detection[0] width)
center_y = int(detection[1] height)
w = int(detection[2] width)
h = int(detection[3] height)
# 绘制边界框和类别标签
cv2.rectangle(image, (center_x - w//2, center_y - h//2), (center_x + w//2, center_y + h//2), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(image, classes[class_id], (center_x, center_y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
显示输出图像
cv2.imshow('Object Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows
