图像识别大揭秘：从安防到自动驾驶，视觉模型如何重塑世界

最新推荐文章于 2025-10-16 13:05:46 发布

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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习 #软件测试 #测试开发

图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机视觉技术对图像进行处理、分析和理解，以达到识别图像中的对象、场景或特征的过程。

基于图像识别的概念，依据对于图像处理的方式不同延伸出很多其他的子任务，如下所示：

目标定位（Object Localization）
图像检测（Object Detection）
图像分类（Image Classification）
零样本目标检测（Zero-shot image classification）

图像识别的应用场景

安防监控：可以用于监控摄像头捕捉到的视频流，识别出人脸、车辆、行人等。
智能交通：可以应用于智能交通系统中，监测交通流量、识别车牌、监测违规行为等。
智能家居：在智能家居领域，图像识别可以用于人体检测、姿势识别、物体识别等。
自动驾驶：图像识别也是自动驾驶技术的关键技术之一，通过识别道路标志、行人、车辆等，帮助汽车实现自主导航和安全驾驶。

实战案例

本章使用 transformers==4.39.3，pillow==10.3.0，可参考版本进行安装。

实战将采用 HuggingFace 提供的 transformers 库去调用预训练模型，Transformer 库提供了易于使用的 API，可以轻松地加载、使用和微调预训练模型。预测结果将使用 pillow 库绘画出图像识别识别的结果。

HuggingFace 的 transformers 库提供了方便的接口来加载、运行和微调各种预训练的 transformers 模型，安装方式如下：

pip install transformers
pip install pillow

pipeline() 是使用预训练模型进行推理的最简便、高效的方式，适用于多种任务跨模型的应用场景。利用 pipeline()，可轻松调用不同模型。代码示例如下所示：

def test_pipeline():
    # 情感分析
    classifier = pipeline(task="sentiment-analysis")
    # 给出三个文本内容
    results = classifier(
        ["It's a great ride around the island", "The weather is bad", "He sent an email"])
    # 打印出结果
    for i in results:
        print(f"label: {i['label']}, with score: {round(i['score'], 4)}")

目标检测

目标检测是在图像中确定并标记出物体位置和类别的任务，通常以边界框的形式呈现，通常是在已知的类别中检测目标。

具体实现是模型会接收带有标签的数据，模型会返回图像中检测到的目标物体的位置和类别信息。

以下是代码示例：

def test_object_detector():
    # 打开一张图片
    with open("./breakfast.png", mode='rb') as f:
        image = Image.open(f)
        # 初始化一个 pipeline 对象
        object_detector = pipeline(task='object-detection', revision='main')
        # 传入图像
        predictions = object_detector(image)
        # 将预测结果输出
        print(json.dumps(predictions, indent=2, ensure_ascii=False))
        # 使用 ImageDraw 创建一个可在图像上绘制形状和文本的对象
        draw = ImageDraw.Draw(image)
        # 遍历检测到每个对象的预测结果  从预测结果去除边界框、标签和置信度得分信息
        for prediction in predictions:
            box = prediction["box"]
            label = prediction["label"]
            score = prediction["score"]

            xmin, ymin, xmax, ymax = box.values()
            # 使用绘图对象，在图像上绘制由边界框定义的矩形框，用红色描边，线宽为1。
            draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), outline="red", width=1)
            # 在边界框的左上角绘制文本，显示对象标签和置信度得分，文本颜色为白色，字号为16。
            # Win 使用Arial字体 ：ImageFont.truetype('arial.ttf')
            # Mac可用 PingFang：ImageFont.truetype('PingFang')
            draw.text((xmin, ymin), f"{label}:{round(score, 2)}", fill="white",
                      font=ImageFont.truetype('arial.ttf', size=16))
        # 展示绘制结果
        image.show()
        # 保存图片
        image.save('./breakfast_object.png')

零样本目标检测

零样本目标检测是利用模型再训练阶段学到的通用特征，在没有事先见过的类别的情况下，在图像中检测和识别目标物体。

具体实现是将图像传递给零样本目标检测模型，并且给出一组候选标签（candidate_labels），模型会尝试识别图像中是否存在标签对应的物体。

以下是代码示例：

def test_object_detect():
    with open('breakfast.png', mode='rb') as f:
        image = Image.open(f)
        # 初始化一个 pipeline 对象
        object_detector = pipeline(
            task="zero-shot-object-detection",
            revision='main'
        )
        # 传入图像，并且给出标签
        predictions = object_detector(image, candidate_labels=['milk'])
        print(json.dumps(predictions, indent=2, ensure_ascii=False))
        # 可视化预测
        draw = ImageDraw.Draw(image)
        # 遍历检测到的每个对象的预测结果。
        for prediction in predictions:
            # 从每个预测结果中获取边界框（box）、标签（label）和置信度得分（score）等信息。
            box = prediction["box"]
            label = prediction["label"]
            score = prediction["score"]

            xmin, ymin, xmax, ymax = box.values()
            # 使用绘图对象，在图像上绘制由边界框定义的矩形框，用红色描边，线宽为1。
            draw.rectangle((xmin, ymin, xmax, ymax), outline="red", width=1)
            # 在边界框的左上角绘制文本，显示对象标签和置信度得分，文本颜色为白色，字号为16。
            # Win 使用Arial字体 ：ImageFont.truetype('arial.ttf')
            # Mac可用 PingFang：ImageFont.truetype('PingFang')
            draw.text((xmin, ymin), f"{label}: {round(score, 2)}", fill="white",
                      font=ImageFont.truetype('arial.ttf', size=16))
        image.show()
        image.save('breakfast_zero_milk.png')