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这篇文章主要介绍“怎么用python构建图像采集接口应用程序”,在日常操作中,相信很多人在怎么用python构建图像采集接口应用程序问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”怎么用python构建图像采集接口应用程序”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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我们将使用的图像库是cv2。因为cv2不能在Kaggle这样的在线平台上工作,所以它必须在你的计算机上本地完成。然而,模型的权重仍然可以在Kaggle上进行训练,以.h6文件的形式下载(基于Keras/TensorFlow)并加载。
在Anaconda或命令提示符中键入
conda create -n opencv python=3.6
这将在Python版本3.6中创建一个名为opencv的新环境,可以用正在使用的任何版本替换它。
下一步,输入
pip install opencv-python
你已经成功安装了cv2! 现在你可以开始拍照了。
首先,导入库。
import cv2
接下来,我们必须创建一个视频捕获实例。你可以测试实例是否能够连接到你的相机(如果没有,请检查你的设置以确保应用程序可以访问它)。
cap = cv2.VideoCapture(0) if not (cap.isOpened()): print("Video device not connected.")
最后,是时候拍照了。如果要控制拍摄照片的时间,第一行将指定任意变量和输入。除非输入了某些内容(如按“回车”),然后下一行开始拍照,否则程序无法继续。拍摄图像时,你可能会看到网络摄像头指示灯很快出现。第三行关闭连接,第四行销毁访问相机的所有实例。
arb = input('Press enter to take picture.') ret, frame = cap.read() cap.release() cv2.destroyAllWindows()
图像中的数据存储在frame
中。可以使用以下代码将其转换为数组:
cv2_im = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB)
调用cv2_im.shape
时,输出为(480640,3)。因此,图像(对于我的相机)是480×640像素(3表示“深度”, 每个像素中有三个值说明创建最终像素颜色需要包含红色、绿色和蓝色)。
现在图像已转换为数组,matplotlib的imshow()可以显示它。
import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(cv2_im) plt.show()
完整代码:
import cv2 import matplotlib.pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(10) if not (cap.isOpened()): print("Video device unconnected.") arb = input('Press enter to take picture.') ret, frame = cap.read() cap.release() cv2.destroyAllWindows() cv2_im = cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(cv2_im) plt.show()
卷积神经网络只接受固定大小的图像,例如(100,100,3)。有几种方法可以做到这一点。
为了保持图像的比例长度,可以尝试裁剪图像。
一般语法是:
plt.imshow(cv2_im[y_upper_bound:y_lower_bound,x_lower_bound:x_higher_bound])
其中“upper”和“lower”由图像上的位置确定(y
的“upper”表示图像的上方,x
的“upper”表示图像的右侧)。
例如,
plt.imshow(cv2_im[100:400,100:400])
这里把照片裁剪成正方形。
但是,尺寸仍然是300×300。为了解决这个问题,我们将再次使用Pillow:
pil_image = Image.fromarray(cv2_im[100:400,100:400]) width = 100 height = 100 pil_image = pil_image.resize((width,height), Image.ANTIALIAS)
NumPy自动将Pillow图像转换为数组。
import numpy as np cv2_im_new = np.array(pil_image)
查看新图像:
plt.imshow(cv2_im_new)
好多了!图像的新形状是(100,100,3), 非常适合我们的模型。
现在我们有了NumPy数组,只需将其传递到模型中即可。
model.predict(cv2_im_new)
基于此,通过一些手动编码来标记图像的真实标签,可以在title中标记它们:
plt.imshow(cv2_im_new) plt.title('Hand Gesture: '+classification)
到此,关于“怎么用python构建图像采集接口应用程序”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!