La visión artificial es un tema interdisciplinario que involucra visión por computadora, procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. En los últimos años, se ha utilizado ampliamente en la automatización industrial, el monitoreo inteligente, el diagnóstico médico y otros campos. Este artículo analizará exhaustivamente la cadena de la industria de la visión artificial y proporcionará ejemplos de prácticas de programación relevantes.
1. Descripción general de la cadena de la industria de la visión artificial
La cadena de la industria de la visión artificial cubre múltiples eslabones, como equipos de hardware, algoritmos de procesamiento de imágenes y software de aplicación. En términos de hardware, los equipos comunes incluyen cámaras, sensores, fuentes de luz, etc.; los algoritmos de procesamiento de imágenes incluyen adquisición de imágenes, preprocesamiento, extracción de características, detección y seguimiento de objetivos, reconocimiento de imágenes y otras tecnologías; el software de aplicación proporciona funciones de nivel superior. ejemplo, pruebas industriales, monitoreo inteligente, diagnóstico médico, etc.
2. Práctica de programación de visión artificial
Para comprender mejor la práctica de programación de visión artificial, tomaremos la detección de objetivos como ejemplo para ilustrar. La detección de objetos es una tarea importante en la visión artificial, cuyo objetivo es identificar y localizar con precisión objetos específicos en imágenes o vídeos.
El siguiente es un código de muestra para la detección de objetos escrito en Python:
import cv2
# 加载目标检测模型
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov3.cfg', 'yolov3.weights')