Python? 基于 OpenCV 視覺圖像處理實(shí)戰(zhàn)? 之 背景知識

目錄

Python? 基于 OpenCV 視覺圖像處理實(shí)戰(zhàn)? 之 背景知識

一、簡單介紹

二、人工智能（Artificial Intelligence，AI）

三、OpenCV

四、計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的主要類型

五、計(jì)算機(jī)視覺是通過創(chuàng)建人工模型來模擬本該由人類執(zhí)行的視覺任務(wù)。

一、簡單介紹

Python是一種跨平臺的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語言。是一種面向?qū)ο蟮膭討B(tài)類型語言，最初被設(shè)計(jì)用于編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越多被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。Python是一種解釋型腳本語言，可以應(yīng)用于以下領(lǐng)域： Web 和 Internet開發(fā)、科學(xué)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)、人工智能、教育、桌面界面開發(fā)、軟件開發(fā)、后端開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲。

這里使用 Python? 基于 OpenCV 進(jìn)行視覺圖像處理，......

二、人工智能（Artificial Intelligence，AI）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的定義，百度百科是這樣解釋的：

它是一門研究和開發(fā)用于模擬和拓展人類智能的理論方法和技術(shù)手段的新興科學(xué)技術(shù)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，其理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來，人工智能帶來的科技產(chǎn)品將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程進(jìn)行模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考，也可能超過人的智能。

三、OpenCV

OpenCV 是一個基于Apache2.0許可（開源）發(fā)行的跨平臺計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，可以運(yùn)行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統(tǒng)上。 它輕量級而且高效——由一系列 C 函數(shù)和少量 C++ 類構(gòu)成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實(shí)現(xiàn)了圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺方面的很多通用算法。

OpenCV用C++語言編寫，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要傾向于實(shí)時視覺應(yīng)用，并在可用時利用MMX和SSE指令， 如今也提供對于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

OpenCV提供的視覺處理算法非常豐富，并且它部分以C語言編寫，加上其開源的特性，處理得當(dāng)，不需要添加新的外部支持也可以完整的編譯鏈接生成執(zhí)行程序，所以很多人用它來做算法的移植，OpenCV的代碼經(jīng)過適當(dāng)改寫可以正常的運(yùn)行在DSP系統(tǒng)和ARM嵌入式系統(tǒng)中，這種移植在大學(xué)中經(jīng)常作為相關(guān)專業(yè)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)或者研究生課題的選題。

2022年12月8日，龍芯中科宣布，近期，OpenCV 開源社區(qū)正式合入了對 LoongArch 架構(gòu)支持的代碼，基于龍架構(gòu)自主指令系統(tǒng)，優(yōu)化后的 OpenCV 性能顯著提升。

為什么有OpenCV，它有什么優(yōu)勢

計(jì)算機(jī)視覺市場巨大而且持續(xù)增長，且這方面沒有標(biāo)準(zhǔn)API，如今的計(jì)算機(jī)視覺軟件大概有以下三種：
1、研究代碼（慢，不穩(wěn)定，獨(dú)立并與其他庫不兼容）
2、耗費(fèi)很高的商業(yè)化工具（比如Halcon, MATLAB+Simulink）
3、依賴硬件的一些特別的解決方案（比如視頻監(jiān)控，制造控制系統(tǒng)，醫(yī)療設(shè)備）這是如今的現(xiàn)狀，而標(biāo)準(zhǔn)的API將簡化計(jì)算機(jī)視覺程序和解決方案的開發(fā)，OpenCV致力于成為這樣的標(biāo)準(zhǔn)API。

OpenCV致力于真實(shí)世界的實(shí)時應(yīng)用，通過優(yōu)化的C代碼的編寫對其執(zhí)行速度帶來了可觀的提升，并且可以通過購買Intel的IPP高性能多媒體函數(shù)庫（Integrated Performance Primitives）得到更快的處理速度。圖1為OpenCV與當(dāng)前其他主流視覺函數(shù)庫的性能比較。

四、計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的主要類型

計(jì)算機(jī)視覺的主要任務(wù)就是通過對采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場景的信息。

1．物體檢測

物體檢測是視覺感知的第一步，也是計(jì)算機(jī)視覺的一個重要分支。物體檢測的目標(biāo)就是用框去標(biāo)出物體的位置，并給出物體的類別。

物體檢測和圖像分類不一樣，檢測側(cè)重于物體的搜索，而且物體檢測的目標(biāo)必須要有固定的形狀和輪廓。圖像分類可以是任意目標(biāo)，這個目標(biāo)可能是物體，也可能是一些屬性或者場景。

2．物體識別（狹義）

計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典問題便是判定一組圖像數(shù)據(jù)中是否包含某個特定的物體、圖像特征或運(yùn)動狀態(tài)。這一問題通?？梢酝ㄟ^機(jī)器自動解決，但是到目前為止，還沒有哪個單一的方法能夠廣泛地對各種情況進(jìn)行判定：在任意環(huán)境中識別任意物體。

現(xiàn)有技術(shù)能夠很好地解決特定目標(biāo)的識別，比如簡單幾何圖形的識別、人臉識別、印刷或手寫文件識別和車輛識別。而且這些識別需要在特定的環(huán)境中，具有指定的光照、背景和目標(biāo)姿態(tài)等要求。

3．圖像分類

一張圖像中是否包含某種物體，以及對圖像進(jìn)行特征描述，是物體分類的主要研究內(nèi)容。一般來說，物體分類算法通過手工特征或者特征學(xué)習(xí)方法對整個圖像進(jìn)行全局描述，然后使用分類器判斷是否存在某類物體。

圖像分類問題就是給輸入的圖像分配標(biāo)簽的任務(wù)，這是計(jì)算機(jī)視覺的核心問題之一。這個過程往往與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)不可分割。

4．物體定位

如果說圖像識別解決的是What的問題，那么物體定位解決的則是Where的問題。利用計(jì)算視覺技術(shù)找到圖像中某一目標(biāo)物體在圖像中的位置，即定位。

目標(biāo)物體的定位對于計(jì)算機(jī)視覺在安防、自動駕駛等領(lǐng)域的應(yīng)用有著至關(guān)重要的意義。

5．圖像分割

在圖像處理過程中，有時需要對圖像進(jìn)行分割，從中提取出有價值的用于后續(xù)處理的部分，例如篩選特征點(diǎn)，或者分割一幅或多幅圖片中含有特定目標(biāo)的部分等。

圖像分割指的是將數(shù)字圖像細(xì)分為多個圖像子區(qū)域（像素的集合，也被稱為超像素）的過程。圖像分割的目的是簡化或改變圖像的表示形式，使圖像更容易被理解和分析。更精確地說，圖像分割是對圖像中的每個像素添加標(biāo)簽的一個過程，這一過程使得具有相同標(biāo)簽的像素具有某種共同的視覺特性。

“圖像語意分割”是一個像素級別的物體識別，即每個像素點(diǎn)都要判斷它的類別。它和物體檢測的本質(zhì)區(qū)別是，物體檢測是一個物體級別的，它只需要一個框去框住物體的位置；而分割通常比檢測更復(fù)雜。

五、計(jì)算機(jī)視覺是通過創(chuàng)建人工模型來模擬本該由人類執(zhí)行的視覺任務(wù)。

其本質(zhì)是模擬人類的感知與觀察的過程。這個過程不僅是識別，而且還包含了一系列其他過程，并且最終是可以在人工系統(tǒng)中被理解和實(shí)現(xiàn)的。

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-848899.html

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