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标题: 教你快速学会人工智能 图像识别 [打印本页]

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作者: 笔墨竹锋    时间: 2024-1-6 12:29
标题: 教你快速学会人工智能 图像识别
人工智能最近很火，比如拍照就能识别是什么物品，文字识别等等，今天我们就来讲一个简单的，几行代码实现识别

我们的算法是基于KMeans聚类算法的图像分割技术

代码分三部分，第一部分导入相关库

import numpy as np

import PIL.Image as image

from sklearn.cluster import KMeans

第二部分导入图像文件并且以像素矩阵形式提供

def loadData(filePath):

f = open(filePath,'rb')

data = []

img = image.open(f)

m,n = img.size

for i in range(m):

for j in range(n):

x,y,z = img.getpixel((i,j))

data.append([x/256.0,y/256.0,z/256.0])

f.close()

return np.mat(data),m,n

第三部分灰度图像处理公式（固定好的直接套用）

imgData,row,col = loadData('kmeans/bull.jpg')

label = KMeans(n_clusters=4).fit_predict(imgData)

label = label.reshape([row,col])

pic_new = image.new("L", (row, col))

for i in range(row):

for j in range(col):

pic_new.putpixel((i,j), int(256/(label[j]+1)))

pic_new.save("result-bull-4.jpg", "JPEG")

效果图

[attach]820215[/attach]

处理前

[attach]820216[/attach]

处理后

全部代码
import numpy as npimport PIL.Image as imagefrom sklearn.cluster import KMeans def loadData(filePath): f = open(filePath,'rb') data = [] img = image.open(f) m,n = img.size for i in range(m): for j in range(n): x,y,z = img.getpixel((i,j)) data.append([x/256.0,y/256.0,z/256.0]) f.close() return np.mat(data),m,n imgData,row,col = loadData('kmeans/bull.jpg')label = KMeans(n_clusters=4).fit_predict(imgData) label = label.reshape([row,col])pic_new = image.new("L", (row, col))for i in range(row): for j in range(col): pic_new.putpixel((i,j), int(256/(label[j]+1)))pic_new.save("result-bull-4.jpg", "JPEG")

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作者: 我要当坏淫    时间: 2024-1-6 12:29
这识别做了啥？

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