计算机视觉是一门研究如何使计算机能够通过图像或视频数据获取、处理和理解视觉信息的学科。它在各个领域中都有广泛的应用,包括医疗诊断、智能交通、安防监控、机器人导航等。本文将介绍计算机视觉在生活和工作中的几个常见应用,并提供相应的源代码。
- 图像分类
图像分类是计算机视觉中最基本的任务之一,它的目标是将输入的图像分为不同的类别。在生活中,我们可以利用图像分类技术构建一个垃圾分类系统。下面是一个使用深度学习框架PyTorch实现的简单图像分类示例代码:
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
# 加载预训练的模型
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=
本文探讨了计算机视觉在生活和工作中的应用,包括图像分类、目标检测和人脸识别。通过实例代码展示了如何使用PyTorch进行图像分类,Detectron2进行目标检测,以及dlib实现人脸识别。这些技术在垃圾分类、交通标志识别、门禁系统和人脸支付等领域有广泛应用,提高了效率和安全性,并预示着计算机视觉未来广阔的发展前景。
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