introduction
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Dans cet article, Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur. Alors commençons!
Table des matières
- OpenCV
- Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur
- Scipy
- Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur (Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur / PIL)
- Matplotlib
- Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur
- Numpy
- Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur
OpenCV
OpenCV Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur, détection d'objets, détection facial, segmentationLa segmentation est une technique de marketing clé qui consiste à diviser un large marché en groupes plus petits et plus homogènes. Cette pratique permet aux entreprises d’adapter leurs stratégies et leurs messages aux spécificités de chaque segment, améliorant ainsi l’efficacité de vos campagnes. Le ciblage peut se faire sur des critères démographiques, Psychographique, géographique ou comportementale, Faciliter une communication plus pertinente et personnalisée avec le public cible.... de imágenes, Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur, et beaucoup plus. A part ça, Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur. Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur 2002. Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur ++ Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur. Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur.
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Niveaux de gris
Les niveaux de gris sont une méthode de conversion d’une image de 3 chaînes, par exemple, RVB, Le HSV, etc., dans une image monocanal, c'est-à-dire, dans les tons de gris. L’image finale varie entre le noir et le blanc. L’importance des niveaux de gris inclut la réduction des dimensions (convertir 3 canaux dans une image monocanal), réduire la complexité du modèle, etc.
Sous le code, le fragment montre les niveaux de gris dans OpenCV
import cv2 as cv img = cv.imread('exemple.jpg') cv.imshow('Original', img) cv.waitKey() #Utiliser cvtColor, to convert to grayscale gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow(« Niveaux de gris », gray_img) cv.waitKey(0)
Faire pivoter l’image
OpenCV permet de faire pivoter l’image dans n’importe quelle plage de degrés de 0 une 360 degrés.
Vérifiez le code suivant pour faire pivoter l’image 180 degrés.
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('exemple.jpg')
h, w = image.shape[:2]
rot_matrix = cv.getRotationMatrix2D((w/2.h/2), -180, 0.5)
rot_image = cv.warpAffine(img, rot_matrix, (w, h))
plt.imshow(cv.cvtColor(rot_image, cv.COLOR_BGR2RGB))
OpenCV fournit d’autres fonctionnalités en plus de celles dont nous avons discuté jusqu’à présent. A part ça, aide également à la détection des visages, segmentation des images, extraction de fonctionnalités, détection d'objets, Reconstruction 3D et bien d’autres.
Pour plus d'informations, consulter la documentation officielle: Relier
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Scikit-Image est une autre grande bibliothèque de traitement d’image open source. Utile dans presque toutes les tâches de vision industrielle.. C’est l’une des bibliothèques les plus simples et les plus simples. Certaines parties de cette bibliothèque sont écrites en Cython (est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C). est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C, est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C, est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C, filtré, est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C, est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C.
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est un sur-ensemble du langage de programmation Python conçu pour rendre Python plus rapide que le langage C:
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage.color import rgb2gray from skimage import data from skimage.filters import gaussian from skimage.segmentation import active_contour image = data.astronaut() # Data for circular boundary s = np.linspace(0, 2*np.pi, 400) x = 220 + 100*np.cos(s) y = 100 + 100*np.sin(s) init = np.array([X, Oui]).T # formation of the active contour centre = active_contour(Gaussien(image, 3),init, alpha=0,015, bêta = 10, gamma=0,001) chiffre, axis = plt.subplots(1, 2, taille de la figue=(7, 7)) Hache[0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray) Hache[0].set_title("Image originale") Hache[1].imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
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Science
SciPy est principalement utilisé pour les calculs mathématiques et scientifiques, mais parfois, il peut également être utilisé pour des tâches de manipulation et de traitement d’images de base à l’aide du sous-module scipy.ndimageA la fin de la journee, les images ne sont que des tableaux multidimensionnels, SciPy fournit un ensemble de fonctions utilisées pour exécuter des opérations Numpy à n dimensions. SciPy fournit quelques opérations de traitement d’image de base, comme détection de visage, convolution, segmentation des images, lecture d’images, extraction de fonctionnalités, et beaucoup plus. avec ça, effectue également un filtrage, dessiner des lignes de contour sur les images.
Vérifiez le code suivant pour flouter une image avec SciPy:
à partir de scipy import ndimage, misc
from matplotlib import pyplot as plt
f = misc.face()
b_face = ndimage.gaussian_filter(F, sigma=3)
chiffre, axis = plt.subplots(1, 2, taille de la figue=(16, 8))
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Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur (PIL / Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur)
Il s’agit d’une bibliothèque Python open source utilisée pour les tâches de traitement d’image. Fournit des fonctionnalités spéciales qui ne sont généralement pas fournies par d’autres bibliothèques. comment filtrer, ouvrir, manipuler et enregistrer des images. Cette bibliothèque prend en charge une large gamme de formats de fichiers, ce qui le rend plus efficace. PIL prend également en charge des fonctionnalités telles que le traitement d'image, affichage d'images et de fichiers image. Voyons l'amélioration de l'image à l'aide de PIL / Je vais plonger dans les bibliothèques de traitement d'image les plus utiles en Python qui sont vigoureusement utilisées dans l'intelligence artificielle et les tâches d'apprentissage en profondeur.
Modifier la netteté d'une image:
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Matplotlib
Matplotlib est principalement utilisé pour les visualisations 2D comme les nuages de points, graphiques à barres, histogrammesLes histogrammes sont des représentations graphiques qui montrent la distribution d’un ensemble de données. Ils sont construits en divisant la plage de valeurs en intervalles, O "Bacs", et compter la quantité de données tombées dans chaque intervalle. Cette visualisation vous permet d’identifier des modèles, Tendances et variabilité des données, faciliter l’analyse statistique et la prise de décision éclairée dans diverses disciplines.... et beaucoup plus, mais on peut aussi l'utiliser pour le traitement d'image. jeIl est efficace pour obtenir des informations à partir d'une image.. Tous les formats de fichiers ne sont pas pris en charge.
Vérifiez l'image suivante après l'opération de changement de couleur d'arrière-plan:
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On l'appelle aussi Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances. Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances. Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances, Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances. Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances:
Segmentation d'images
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Numpy
Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances. Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances. Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances, Boîte à outils de journalisation et de segmentation des connaissances.
Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts / rouge / Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts:
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Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts. Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts. Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts ++ Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts. Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts.
Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts:
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conclusion
Ensuite, dans cet article, nous avons couvert le 8 Veuillez vérifier l'image suivante pour extraire les canaux verts 2021. J'espère que vous apprendrez quelque chose de ce blog et que cela s'avérera meilleur pour votre projet. Merci de m'avoir lu et de votre patience. Bonne chance!
Vous pouvez consulter mes articles ici: Des articles
Merci d'avoir lu cet article sur les bibliothèques Python pour le traitement d'images et pour votre patience.. Laissez-moi dans la section commentaire. Partagez cet article, cela me donnera la motivation d'écrire plus de blogs pour la communauté de la science des données.
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