图像识别代码（图像识别代码框架）[20240421更新]

本篇文章给大家谈谈图像识别代码，以及图像识别代码框架对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Python如何图像识别？
• 2、图像识别 | 基于Keras的手写数字识别（含代码）
• 3、用c++做图像识别
• 4、识别图片的python代码？
• 5、如何通过canvas进行简单的图像识别
• 6、matlab图像识别

Python如何图像识别？

打开winPython工具包输入以下代码，如图所示。

from skimage import io

if __name__ == '__main__':

img_name="D:\\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\\notebooks\\hashiqi.jpg"

print("我的图片！")

img=io.imread(img_name,as_grey=False)

io.imshow(img)

其中变量img_name是为了指定自己图片所存的路径。单击保存按钮，

会跳出一个设置文件名的界面，填入要保存的名字即可。单击运行按钮，一般要单击两次才行，运行代码。单击后，就可以查看的我们显示的图片了。

图像识别 | 基于Keras的手写数字识别（含代码）

前沿

人工智能的浪潮已经席卷全球，深度学习（Deep Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）等词汇也不断地充斥在我们身边。人工智能的发展是一个三起两落的变化，90年代期间，知识推理神经网络机器学习；2005年左右，机器学习知识（语义网）神经网络;而从2017年之后，基于深度学习的神经网络知识（知识图谱）机器学习。

卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）作为深度学习中的代表，最早的灵感是来源于1961年Hubel和Wiesel两位神经生物学家，在对猫视觉皮层细胞的实验中，发现大脑可视皮层是分层的（CNN中的分层网络结构与其如出一辙）。深度学习作为机器学习（ML）的一个子领域，由于计算机能力的提高和大量数据的可用性，得到了戏剧性的复苏。但是，深度学习是否能等同或代表人工智能，这一点笔者认为有待商榷，深度学习可以认为是目前人工智能发展阶段的重要技术。由于本文主要撰写关于深度学习的入门实战，关于细节概念不做深入研究，下面笔者从实际案例，介绍深度学习处理图像的大致流程。

目录：

以手写识别数字为例，作为深度学习的入门项目，本文以Keras深度学习库为基础。其中使用的tensorflow等模块需要提前配置好，同时注意模型，图片保存、载入的文件路径问题。在自己的计算机上运行时，需要创建或修改。下面的流程包括：使用Keras载入MNIST数据集，构建Lenet训练网络模型，使用Keras进行模型的保存、载入，使用Keras实现对手写数字数据集的训练和预测，最后画出误差迭代图。

手写数字数据集介绍：

手写数字识别几乎是深度学习的入门数据集了。在keras中内置了MNIST数据集，其中测试集包含60000条数据，验证集包含10000条数据，为单通道的灰度图片，每张图片的像素大小为28 28.一共包含10个类别，为数字0到9。

导入相关模块：

载入MNIST数据集

Keras可实现多种神经网络模型，并可以加载多种数据集来评价模型的效果，下面我们使用代码自动加载MNIST数据集。

显示MNIST训练数据集中的前面6张图片：

数据的预处理

首先，将数据转换为4维向量[samples][width][height][pixels]，以便于后面模型的输入

为了使模型训练效果更好，通常需要对图像进行归一化处理

最后，原始MNIST数据集的数据标签是0-9，通常要将其表示成one-hot向量。如训练数据标签为1，则将其转化为向量[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]

模型的建立与计算

训练模型的参数设置：

本文使用Lenet网络架构，下面定义Lenet网络结构，若要更改网络结构，如用VGGNet，GoogleNet，Inception，ResNets或自己构建不同的网络结构，可以直接在这一块函数内进行修改。

再附上两个经典的模型：

VGG16:

GoogleNet：

设置优化方法，loss函数，并编译模型：

本文使用生成器以节约内存：

结果分析

作出训练阶段的损失、精确度迭代图，本文将epoch设置为10，已达到0.98的准确率（代码、图像如下所示）。

公众号：帕帕 科技 喵

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用c++做图像识别

有个大致思路： 首先读一下两张图片，将图像二值化，把其有效点给分离出来，然后将图片用0和1两个值进行表示，然后将图片每一个像素点转换为数组数据，然后根据规定坐标到数组里面判定，最后返回结果。应该会用上“图片灰度化算法”，“图片中值滤波算法”，等比较重要的算法。 用C++的话，应该用opencv吧，我有个同学做人脸识别的，就用这个类库。用opencv试一试吧

识别图片的python代码？

网址403权限错误。

如果是个人网站，建议检查；如果仅仅是为了测试，建议将图片上传到图床上测试。

提问时建议隐藏API_ID和API_KEY，保护自己的信息。

如何通过canvas进行简单的图像识别

1、获取canvas调用

var c = document.createElement('canvas');

context = c.getContext('2d');

2、获取导入图像信息

var hiddenImage = new Image();

hiddenImage.src=图片地址

context .drawImage(hiddenImage, 0, 0, width, height);

hiddenImage .onload=function(){

context.putImageData(hiddenImage, 0, 0);

}

3、获取图片的像素信息

var imageData = context.getImageData(0, 0, w, h);

//注意这个获取的是数组，注意每1个像素由数组的4个元素组成，四个元素分别代码四个通道r/g/b/a的值

for(var j=0;jhiddenImage.height;j+=1){

for(var i=0;ihiddenImage.width;i+=1){

//注意这里获取图片信息后可以进行定制化处理

offset=4*(hiddenImage.width*j+i);

var red = sourceImageData[offset];

var green = sourceImageData[offset + 1];

var blue = sourceImageData[offset + 2];

var brightness = getBrightness(red,green,b

matlab图像识别

1.识别静态的整个人体较难；即使识别出来结果也不可靠，所以现在主要以手势/人脸识别为主；这是因为手和脸上面有比较独特的特征点。你说的滤波归根结底还是要找出具有灰度跳变的高频部分作为人体；这除非背景中除了人以外没有其他突出的物体；否则光凭滤波二值法检测人体是不太现实。

2 两张图片中人要是产生相对运动，检测起来就容易多了；利用帧间差分找到图像中灰度相差大的部分（你用的滤波也是一种手段）；然后二值化区域连通；要是图像中没有其他移动物体计算连通区域的变动方向就是人的运动方向。

你可以去PUDN上搜搜相关的目标检测的代码;完全和你这个对应是不可能的。照你说的情况可以先建立起静态背景的模型（或者直接在没人的时候拍张）；然后不断的与这个背景做差，原理和帧间差分一样。建议你先从典型的帧间差分例程开始下手（比如移动车辆的检测，这个比较多）。

你在二值化之后加上一个区域连通的步骤；即使用膨胀或者闭运算；这样你的轮廓就是连续的了；用matlab的话bwlabel可以统计连通区域里面像素的个数也就是人体面积大小。质心就是横竖坐标的平均值；取所有人体点的横竖坐标分别累加；除以坐标总数得到的x和y平均值；这个就是质心了

关于图像识别代码和图像识别代码框架的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。