Python图像识别

Question

Python图像识别

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我想做的是一个简单应用程序的图像识别：

给定一张图像（500 x 500像素，背景为单色）
图像上只有一个几何图形（三角形或正方形或笑脸：））大小为（50x50）像素。
Python将对该图形进行识别并显示其几何图形。

有任何链接、提示或API吗？谢谢:)

- panchicore

4个回答

10

OpenCV拥有blob分析工具，它将提供有关形状的度量标准，您可以将其馈送到喜欢的模式识别算法中 :)例如，矩形的面积/（高*宽）比率为1.0，而圆形的比率约为0.78。

- Harriv

+1，好提示，OpenCV似乎是关键，我正在谷歌上寻找一些实际的例子... - panchicore

2

0.78的比率并不总是保证它会是一个圆。可能会有许多其他模式符合0.78的值。 - monksy

1

没错，你应该选择对于你正试图识别的对象集合来说最有意义的特征集合。填充比只是其中的一个特征。 - Harriv

3

你指定的几何图形尺寸为50x50像素。如果几何图形的大小和方向是固定的，则存在经典的模板匹配问题，适用于相关方法。您可以在原始图像或边缘检测输出上应用模板匹配。

否则，如果大小（比例）和/或方向是任意的，则可以应用傅里叶描述符。这些描述符是旋转和比例不变量。

所有这些方法都可以使用OpenCV、NumPy或SciPy编码。

- TH.

2

如果您了解数据的状态空间，可以使用主成分分析。使用PCA时，所有对象必须被放置在屏幕中央。PCA不会进行检测，但它会将对象分离成唯一的层，您可以将其识别为三角形等。还要注意：这不是比例或旋转不变的。

[我记不得这种技术叫什么了，但它类似于邮局如何识别手写字] 如果您只能处理非曲面曲线，可以进行边缘检测，然后在交点处进行采样，以获得相似性的近似值。

- monksy

好的，但是几何图形不仅仅居中 :) - panchicore

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可以查看英文原文，
原文链接

- Ivan · Accepted Answer

一个典型的Python工具链包括：

使用PIL读取图像
将它们转换为Numpy数组
使用Scipy的图像滤波器（线性和秩，形态学）来实现您的解决方案

关于“区分形状”，我会通过查看背景的形状来获得其轮廓。然后，我会使用角点检测算法（例如Harris）检测角落的数量。三角形有3个角，正方形有4个角，笑脸没有角。这是一份使用Scipy实现的Python Harris角点检测的代码。

编辑:

正如您在评论中提到的，该博客文章没有展示产生算法所需的高斯核函数。这里是一个Scipy Cookbook（非常好的资源）中的高斯核函数的示例：

def gauss_kern(size, sizey=None):
    """ Returns a normalized 2D gauss kernel array for convolutions """
        size = int(size)
        if not sizey:
            sizey = size
        else:
            sizey = int(sizey)
        x, y = mgrid[-size:size+1, -sizey:sizey+1]
        g = exp(-(x**2/float(size)+y**2/float(sizey)))
        return g / g.sum()