人工智能——图像识别(人工智能图像识别流程)
liuian 2025-05-08 19:41 100 浏览
概述
图像识别(Image Recognition)是计算机视觉的核心任务之一,旨在通过算法让计算机理解图像内容,包括分类(识别物体类别)、检测(定位并识别多个物体)、分割(像素级识别)等,常见的应用场景如下
- 工业检测:产品缺陷识别
- 医疗影像:病灶标记
- 自动驾驶:行人、车辆检测
- 安防监控:人脸识别
- 社交媒体:图像内容标签,内容审核
关键算法
常用算法分为两类,一类是传统机器学习算法如knn,svm等,优点是参数量小,算力需求低,易部署,效果也还不错。另一类是深度学习算法,如cnn,以及著名的resnet等,优点是效果好,大力出奇迹,不过就是对算力要求较高。2011年卷积神经网络以99.46%的准确率赢得了德国交通标志识别比赛(而人类的准确率为99.22%),从而掀起了深度学习的狂潮。
常用工具
- OpenCV(开源图像处理库)
特点:基础图像处理(滤波、形态学操作)、支持传统机器学习算法(SVM、KNN)。
适用场景:快速实现简单图像分类或预处理。这是机器获得视觉能力的开始。
以入门级的mnist(手写数字识别)项目给出示例代码
import cv2
import numpy as np
from sklearn import datasets, svm
# 加载MNIST数据集
digits = datasets.load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001)
clf.fit(X[:-100], y[:-100])
# 预测手写数字
test_image = cv2.imread('digit_7.png', 0).reshape(1, -1)
predicted = clf.predict(test_image)
print("识别结果:", predicted[0]) - TensorFlow / Keras(深度学习框架)
特点:支持构建复杂神经网络(如ResNet、MobileNet),预训练模型丰富。
适用场景:大规模图像分类、目标检测。
示例代码(图像分类-使用预训练模型)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
from tensorflow.keras.preprocessing import image
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
# 加载预训练模型
model = ResNet50(weights='imagenet')
# 预处理图像并预测
img_path = 'cat.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))
x = image.img_to_array(img)
x = preprocess_input(x)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
preds = model.predict(x)
print("Top-3预测结果:", decode_predictions(preds, top=3)[0]) - PyTorch(动态深度学习框架)
特点:灵活调试,适合学术研究,支持自定义网络结构。
适用场景:前沿算法实现(如Transformer、GAN)。
示例代码(目标检测-使用Faster R-CNN):
import torch
from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn
# 加载预训练模型
model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
model.eval()
# 输入图像预处理
image = torch.rand(3, 400, 600) # 模拟输入图像(需替换为实际数据)
predictions = model([image])
print("检测到物体及位置:", predictions[0]['boxes'], predictions[0]['labels']) 作为一个多年一线开发工作者,平时用pytorch多点,而且pytorch个人认为对新生入门更为简单(仅代表个人意见)常见开源数据集评论区获取
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