图像智能识别（一）-Python方向

图像智能识别分类是计算机视觉中的核心技术，用于自动识别和分类图像内容。

核心概念

• 图像识别：使计算机能够理解和识别图像中的对象、场景或特征
• 图像分类：将图像分配到预定义类别中的任务，是图像识别的基础形式

使用的主要技术

传统方法

• 手工特征提取（SIFT、HOG等）
• 传统分类器（SVM、随机森林等）

深度学习方法

• 卷积神经网络（CNN）：目前主流方法
• 预训练模型（ResNet、VGG、Inception等）
• 迁移学习和微调技术

简单示例流程

# 示例：使用预训练模型进行图像分类
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
from torchvision.models import resnet18

# 1. 加载预训练模型
model = resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 2. 图像预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
])

# 3. 加载并处理图像
image = Image.open('example.jpg')
input_tensor = transform(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)

# 4. 执行预测
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
    
# 5. 获取结果
_, predicted_idx = torch.max(output