10、计算机视觉中的图像检测与分割技术实践

计算机视觉中的图像检测与分割技术实践

1. 预测结果可视化

首先，我们可以对部分预测结果进行可视化展示，这有助于直观地了解模型的预测情况。以下是实现代码：

n_predictions = 5
plt.figure(figsize=(15, 15))
for i in range(n_predictions):
    plt.subplot(n_predictions, n_predictions, i+1)
    plt.title("{0} ({1})".format(list(set(labels))[np.argmax(preds[i])],
                                 list(set(labels))[np.argmax(y_valid[i])]))
    img = cv2.imread(X_valid[i])
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    plt.axis('off')
    plt.imshow(img)
    plt.tight_layout()
plt.show()

通过这段代码，我们可以看到五张测试图像的预测结果以及它们的真实标签。

2. 图像中物体的定位

在能够对图像中的物体进行分类之后，接下来的任务是对图像中的物体进行定位和分类（即检测）。这里我们使用一个带有标注卡车的数据集，图像由安装在汽车前部的摄像头拍摄，并且使用 TensorFlow 来实现物体检测器。

2.1 导入必要的库