OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，廣泛應用于計算機視覺和機器學習領域。它提供了廣泛的圖像和視頻處理工具，包括特征檢測、圖像識別和對象跟蹤。

在本文中，我們將了解如何使用 OpenCV 執(zhí)行各種任務，重點是如何使用它來應用機器學習。

首先，讓我們從安裝開始，你需要在你的環(huán)境中安裝 OpenCV 庫，你可以通過運行以下命令來完成此操作：

pip install opencv-python

或者

conda install -c conda-forge opencv

一旦安裝了 OpenCV，就可以開始在 Python 代碼中使用它。以下是如何讀取圖像文件并顯示它的示例：

import cv2

# read the image

image = cv2.imread("image.jpg")

# display the image

cv2.imshow("Image", image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

OpenCV 還提供了廣泛的圖像處理功能。以下是如何將圖像轉換為灰度并顯示它的示例：

import cv2

# read the image

image = cv2.imread("image.jpg")

# convert the image to grayscale

gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# display the image

cv2.imshow("Grayscale Image", gray)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

OpenCV 的另一個重要特性是它能夠檢測圖像中的特征。例如，你可以使用 OpenCV 的cv2.CascadeClassifier類來檢測圖像中的人臉：

import cv2

# read the image

image = cv2.imread("image.jpg")

# create the classifier

classifier = cv2.CascadeClassifier("path_to_classifier_xml")

# detect faces

faces = classifier.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)

# draw a rectangle around the faces

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2)

# display the image

cv2.imshow("Faces", image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

OpenCV 還提供了許多基于機器學習的功能，例如檢測、識別和跟蹤。例如，你可以使用cv2.ml模塊來訓練和使用機器學習模型。

import cv2

import numpy as np

# create the feature and label vectors

features = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

labels = np.array([1, 2, 3, 4])

# create the SVM model

svm = cv2.ml.SVM_create()

svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC) 

svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR) 

svm.setC(1.0)

# train the model

svm.train(features, cv2.ml.ROW_SAMPLE, labels)

# test the model on new data

new_data = np.array([[2, 3], [4, 5]]) result = svm.predict(new_data) print(result[1])

在上面的示例中，我們使用cv2.ml模塊創(chuàng)建了一個 SVM 模型，設置了模型的參數，使用我們的特征和標簽向量對其進行了訓練，然后在新數據上對其進行了測試。

另一個例子是使用深度學習，你可以使用OpenCV的cv2.dnn模塊來加載和使用預訓練的深度學習模型cv2.dnn.readNetFromCaffe，這是一個基于Caffe的深度學習模型。

import cv2

# read the image 

image = cv2.imread("image.jpg")

# load the deep learning model

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("path_to_prototxt", "path_to_caffe_model")

# set the input blob 

blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (224, 224), (104, 117, 123)) 

net.setInput(blob)

# get the predictions 

predictions = net.forward()

# display the predictions 

print(predictions)

在上面的示例中，我們使用cv2.dnn模塊加載了一個深度學習模型，設置了輸入 blob，然后使用該模型對我們的圖像進行預測。

這些是你如何將 OpenCV 用于計算機視覺和機器學習任務的幾個示例。OpenCV 擁有廣泛的工具和功能，是一個強大的庫，可供數據科學家用于滿足他們的計算機視覺和機器學習需求。

OpenCV 強大的功能集使其成為圖像和視頻處理和分析的優(yōu)秀庫，機器學習的集成使其功能更加強大。

更多高級示例對象跟蹤：OpenCV 提供了廣泛的對象跟蹤算法，可用于跟蹤視頻流中的對象。例如，你可以使用該cv2.TrackerKCF_create()函數創(chuàng)建一個 KCF（Kernelized Correlation Filters）跟蹤器，然后使用它來跟蹤視頻流中的對象。這是一個例子：import cv2

# create the video capture object

cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

# get the first frame

ret, frame = cap.read()

# select the object to track

bbox = cv2.selectROI(frame, False)

# create the KCF tracker

tracker = cv2.TrackerKCF_create()

tracker.init(frame, bbox)

# start the tracking loop

while True:

    # get the next frame

    ret, frame = cap.read()

    # update the tracker

    success, bbox = tracker.update(frame)

    # check if the tracking failed

    if not success:

        break

    # draw the bounding box

    cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[0] + bbox[2]), int(bbox[1] + bbox[3])), (255, 0, 0), 2)

    # show the frame

    cv2.imshow("Tracking", frame)

    # exit if the user presses the 'q' key

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):

        break

# release the video capture and close the window

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

光流：OpenCV 提供了廣泛的光流算法，可用于跟蹤視頻流中對象的運動。一種流行的算法是 Farneback 算法，可用于估計兩幀之間的光流。以下是如何使用此算法可視化視頻流中的光流的示例：import cv2

# create the video capture object

cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

# get the first frame

ret, frame1 = cap.read()

gray1 = cv2.cvtColor(frame1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# start the tracking loop

while True:

    # get the next frame

    ret, frame2 = cap.read()

    gray2 = cv2.cvtColor(frame2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # calculate the optical flow

    flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(gray1, gray2, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0)

    # visualize the optical flow

    mag, ang = cv2.cartToPolar(flow[..., 0], flow[..., 1])

    hsv = np.zeros((gray1.shape[0], gray1.shape[1], 3), dtype=np.float32)

    hsv[..., 0] = ang * 180 / np.pi / 2

    hsv[..., 1] = 255

    hsv[..., 2] = c

使用 OpenCV 機器學習功能的另一個示例是使用預訓練模型進行對象檢測。一種流行的對象檢測模型是 Single Shot MultiBox Detector (SSD)，它是一種基于深度學習的模型，可以檢測圖像中的多個對象。import cv2

# read the image

image = cv2.imread("image.jpg")

# read the pre-trained model and config files

net = cv2.dnn.readNetFromCaffe("ssd.prototxt", "ssd.caffemodel")

# create a 4D blob from the image

blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))

# set the blob as input to the model

net.setInput(blob)

# get the detections

detections = net.forward()

# loop over the detections

for i in range(detections.shape[2]):

    # get the confidence of the detection

    confidence = detections[0, 0, i, 2]

    # filter out weak detections

    if confidence > 0.5:

        # get the coordinates of the detection

        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])

        (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")

        # draw the detection on the image

        cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 0, 255), 2)

# display the image

cv2.imshow("Objects", image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在上面的示例中，我們使用cv2.dnn.readNetFromCaffe加載 SSD 模型及其配置文件，從輸入圖像創(chuàng)建一個 blob，將 blob 設置為模型的輸入，運行前向傳播以獲得檢測，過濾掉弱檢測，并繪制檢測在圖像上。

另一個例子是使用 OpenCV 的cv2.Tracker類來跟蹤視頻中的對象。import cv2

# Read video

cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")

# Read the first frame

ret, frame = cap.read()

# Define the region of interest (RoI)

roi = cv2.selectROI(frame)

# Initialize the tracker

tracker = cv2.TrackerKCF_create()

tracker.init(frame, roi)

# Loop over the frames

while True:

    # Read the next frame

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        break

    # Update the tracker

    success, roi = tracker.update(frame)

    # Draw the RoI

    if success:

        (x, y, w, h) = [int(v) for v in roi]

        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

    # Show the frame

    cv2.imshow("Frame", frame)

    key = c

使用 OpenCV 的另一個高級示例是使用圖像摳圖技術使圖像中的對象消失。圖像摳圖是估計圖像中每個像素的不透明度的過程，它允許你將前景對象與背景分開。

下面是如何使用 OpenCV 的cv2.createBackgroundSubtractorMOG2函數從圖像中提取前景對象并使其消失的示例：

import cv2

# Read the image

image = cv2.imread("image.jpg")

# Create the background subtractor

bgSubtractor = cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()

# Apply the background subtractor to the image

fgMask = bgSubtractor.apply(image)

# Use a morphological operator to remove noise

kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3))

fgMask = cv2.morphologyEx(fgMask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)

# Invert the mask to get the background

bgMask = cv2.bitwise_not(fgMask)

# Use the mask to extract the background and the object

bg = cv2.bitwise_and(image, image, mask=bgMask)

fg = cv2.bitwise_and(image, image, mask=fgMask)

# Set the object pixels to transparent

fg[fg > 0] = (255, 255, 255, 0)

# Combine the background and the transparent object

result = cv2.addWeighted(bg, 1, fg, 1, 0)

# Show the result

cv2.imshow("Object Disappeared", result)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在這個例子中，我們使用 OpenCV 的cv2.createBackgroundSubtractorMOG2函數創(chuàng)建了一個背景減法器，然后將其應用于圖像以提取前景對象。

然后我們使用形態(tài)學運算符從掩模中去除噪聲。之后，我們反轉掩碼以提取背景，并使用掩碼提取背景和對象。

最后，我們將對象像素設置為透明，并將背景和透明對象組合在一起，以創(chuàng)建帶有消失對象的最終結果。

總結

OpenCV 是用于計算機視覺和機器學習任務的強大且廣泛使用的庫。它提供了廣泛的圖像和視頻處理工具，包括特征檢測、圖像識別、對象跟蹤和機器學習。

本文中提供的示例演示了使用 OpenCV 讀取和顯示圖像、將圖像轉換為灰度、檢測圖像中的特征以及對象檢測和圖像摳圖等任務。

OpenCV 還提供了許多基于機器學習的功能，例如使用 cv2.ml 和 cv2.dnn 模塊進行檢測、識別和跟蹤。借助 OpenCV，開發(fā)人員可以輕松地將計算機視覺和機器學習功能集成到他們的項目中，并為各個行業(yè)創(chuàng)造新的解決方案。

       原文標題 : 通過實際示例學習計算機視覺和機器學習的基本技術