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计算机视觉开发实战——基于OpenCV;1.概述;2.人工智能概述;3.计算机视觉概述;计算机视觉的主要研究目标可归纳成如下两个:
(1) 建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务:使计算机能借助各种视觉传感器(如CCD、CMOS摄像器件等)获取场景的图像,从中感知和恢复3-D环境中物体的几何性质、姿态结构、运动情况、相互位置等,并对客观场景进行识别、描述、解释,进而做出判定和决断。
(2) 把该研究作为探索人脑视觉工作的机理,掌握和理解人脑视觉的工作机理(如计算神经科学computationalneuroscience)。
;计算机视觉算法:RCNN系列算法;残差网络
;YOLO;本章小结
;习题;计算机视觉开发实战——基于OpenCV;1.Python基础;本章学习目标:
Python的基本概念;
Python的开发环境,PyCharm的使用;
(3)Python的第三方库,OpenCV与Numpy的安装;
(4)Python的基本语法,能够编写简单的入门代码。
;Python概述;总之,Python是一种强大的高级编程语言,Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python支持多种编程范型,包括函数式、指令式、反射式、结构化和面向对象编程。它拥有动态类型系统和垃圾回收功能,能够自动管理内存使用,并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库。它的语言结构以及面向对象的方法旨在帮助程序员为小型的和大型的项目编写清晰的、合乎逻辑的代码。
Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法,尤其是使用空格缩进划分代码块。相比于C或Java,Python让开发者能够用更少的代码表达想法。
;Python的下载与安装;PyCharm的下载与安装;Python语法;本章小结
;习题;计算机视觉开发实战——基于OpenCV;1.使用OpenCV处理图像;OpenCV的安装;安装这两个库的方法非常简单,首先打开“命令提示符”窗口,如图3.1所示。在“命令提示符”窗口中输入安装命令“pipinstall-i/simpleopencv-contrib-python”;importcv2
img=cv2.imread(tree.jpg)
print(img)
;importcv2
img=cv2.imread(tree.jpg)
cv2.imshow(tree,img)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
;importcv2
img=cv2.imread(tree.jpg)
cv2.imwrite(E:/tree_1.jpg,img)
;importcv2
image_Color=cv2.imread(tree.jpg)
print(获取彩色图像的属性:)
print(shape=,image_Color.shape)
print(size=,image_Color.size)
print(dtype=,image_Color.dtype)
image_Gray=cv2.imread(tree.jpg,0)
print(获取灰度图像的属性:)
print(shape=,image_Gray.shape)
print(size=,image_Gray.size)
print(dtype=,image_Gray.dtype);本章小结;习题;计算机视觉开发实战——基于OpenCV;1.使用OpenCV和Numpy操作像素;Numpy与像素;importnumpyasnp
x_emp=np.empty([3,2],dtype=int)
print(x_emp)
;importnumpyasnp
ar_1=np.array([5,7])
ar_2=np.array([7,8])
ar_3=ar_1+ar_2
print(ar_3);importcv2
importnumpyasnp
width=300#图像的宽
height=200#图像的高
image=np.zeros((height,width),np.uint8)
cv2.imshow(image,image)#显示图像
cv2.waitKey()#按下键盘上的任意按键
cv2.destroyAllWindows()#关闭所有窗体
;importcv2
importnumpyasnp
width=300#图像的宽
height=200#图像的高
image=np.zeros((height,width),np.uint8)
cv2.imshow(image,
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