AWS在机器学习上的持续深耕,大大拉近了众多企业与机器学习应用的距离。出品 | 常言道作者 | 丁常彦从利用机器学习技术到输出开箱即用的机器学习能力,亚马逊用了二十年时间。尤其在近几年,产业的迅速崛起,亚马逊云服务(AWS)在机器学习服务的打造上也在不断加速。正如AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡所说,亚马逊利用机器学习技术已经有20多年时间,这是AWS机器学习服务的深厚源泉。2016年,AWS开始发力在云上提供机器学习服务;当年只发布了三个服务,2017年开始加速。最近三年,AWS每年新增的服务和功能超过200个,为全球人工智能工作者丰富了他们急需的工具集。在刚刚结束的亚马逊re:Inv...... Last article READ

图像处理入门:实现一个简单的滤波器

简介人脸识别和目标检测这样的术语听起来觉得很酷,但是当涉及到从头开始实现它们时,每个初学者都会觉得困难,这些技术实际上并没有那么难实现,一旦你掌握了其基本原理,那么实现它们就相当简单了。图像处理有很多种应用,包括用于解析文档和生成相应文本的光学字符识别(OCR)、图像增强与重建、物体识别、人体运动识别、手势识别、人脸识别等。在学习的过程中,你会遇到过奇形怪状的各种图像滤波器,那有没有去思考如何实现它吗,在本文中,我们将通过实现一个简单的滤波器来开始我们的图像处理之旅!什么是OpenCVOpenCV是一个开源库,包含了许多算法。它在计算机视觉和图像处理中起着重要作用,用于实时操作,其效率足以满足工业上的要求。OpenCV可以与其他库一起使用,比如Numpy,这使得Python能够处理OpenCV数组结构。实现我们的第一个滤波器检测逻辑计算机不能像人类一样识别物体,为了能让计算机达到这个目的,我们可以使用各种技术来让计算机理解图像,我们会将颜色作为检测物体的主要依据。我们使用HSV颜色空间作为检测特征。什么是HSVHSV是Hue, Saturation 和Value(色调、饱和度和值)。色调:根据光谱,物体的颜色可分为红、蓝、绿、黄四种颜色。饱和度:它定义了颜色的强度。值:定义颜色的亮度。OpenCV中有150多种颜色空间转换方法,其中一种是彩色图像到HSV图像的转换。我们来看看代码我们需要导入我们要使用的库-OpenCV(cv2)和Numpy。import cv2

import numpy as np

Numpy是一个python库,用于处理数组,它比传统的python列表快50倍,这对我们来说非常重要,因为我们要处理很多图像。Numpy给了我们在线性代数、傅立叶变换、矩阵等领域工作的函数。import cv2
import numpy as np
def nothing():
 pass
cap=cv2.VideoCapture(0)
while(1):
 _, img = cap.read()
 k=cv2.waitkey(1)&0xFF
 if k==27:
   break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

我们创建了一个回调函数,它什么也不做,让我们看看为什么。我们使用一个窗口来控制HSV,因为我们不知道要检测的对象的HSV,因此我们用它来调整HSV的上下限。因为当我们使用创建trackbar的方法时,我们需要传递一个必要的回调函数,在我们的例子中,这个回调函数什么也不做(但是它的使用会根据父函数的需要而改变);然后我们使用了一个方法cv2.videocapture(0),它是一个内置函数,用来从默认摄像机捕捉视频(0表示选择默认摄像机);最后,我们删除了所有的窗口,并在一个点击事件(这里我们设置为ESC键)后释放捕获。我们可以用下面的函数命名一个窗口。cv2.namedWindow(<window name>)
让我们继续敲代码…import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
   pass
 
cap=cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('tracking')
cv2.createTrackbar('LH','tracking',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('LS','tracking',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('LV','tracking',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UH','tracking',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('US','tracking',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UV','tracking',255,255,nothing)

因此,在设置检测条件后,我们需要将原始数据(即彩色图像)转换为HSV图像。为了将基本彩色图像转换为HSV图像,我们使用<variableName> = cv2.cvtColor(<frameName>,cv2.COLOR_BGR2HSV)

然后利用Numpy数组方法设置trackbar中数据的上下界。<variableName> = np.array(<array_Of_Parameters>)

使用这个,我们会得到上面设置的所有轨迹条值。接下来我们主要做两件事:1.创建掩码掩码是一种二进制图像,它指示要在其中执行操作的像素。2.我们将使用位和逻辑来屏蔽原始图像。我们使用名为“bitwise_and”的cv2方法,它执行逻辑与运算。<maskName> = cv2.inRange(hav, l_b, u_b)
res = cv2.bitwise_and(<frameName>, <frameName>, mask = <maskName>)
import cv2
import numpy as np
def nothing(x):
   pass
cap=cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('tracking')
cv2.createTrackbar('LH','tracking',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('LS','tracking',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('LV','tracking',0,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UH','tracking',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('US','tracking',255,255,nothing)
cv2.createTrackbar('UV','tracking',255,255,nothing)
while (1):
   _, img=cap.read()
   hav=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
   l_h=cv2.getTrackbarPos('LH','tracking')
   l_s=cv2.getTrackbarPos('LS', 'tracking')
   l_v=cv2.getTrackbarPos('LV', 'tracking')
   u_h=cv2.getTrackbarPos('UH', 'tracking')
   u_s=cv2.getTrackbarPos('US', 'tracking')
   u_v=cv2.getTrackbarPos('UV', 'tracking')
   l_b=np.array([l_h,l_s,l_v])
   u_b=np.array([u_h,u_s,u_v])
   mask=cv2.inRange(hav, l_b, u_b)
   res = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)
   cv2.imshow('image', img)
   cv2.imshow('mask', mask)
   cv2.imshow('res', res)
   k=cv2.waitKey(1)&0xFF
   if k==27:
       break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这些帧使用名为“imshow”的方法显示。cv2.imshow(<name_of_Window>, <windowVariable>)

结果

结果只检测到粉红色的物体,这是因为我们只想选择粉红色的物体!实际上,我们已经使用轨迹条为特定的粉红色设置了HSV值,这就是输出只有特定粉红色的原因。您可以选择要检测的任何特定颜色值。

结论本文我们实现了一个滤波器,可以检测我们指定特定颜色的物体。我们所做的只是图像处理和目标检测的一个非常基本的介绍性任务。近年来,计算机视觉领域有了很大的发展,其中大部分都包含了机器学习和深度学习技术。在许多项目中,对象检测是首先执行的基本任务,因为它为我们提供了有关环境的信息,我们可以根据使用情况进行过滤。

参考引用Implementing colour and shape-based object detection and tracking with OpenCV.

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