38、图像识别与处理：从交通标志分类到多目标检测

图像识别与处理：从交通标志分类到多目标检测

图像预处理技术

在处理图像数据时，有几种常见的预处理技术可以帮助我们更好地准备数据。
1. ZCA白化 ：在保持原始图像相似度的同时，去除图像中的冗余信息。
2. 随机旋转、平移和翻转 ：改变图像的方向、位置和翻转方式，使物体呈现与原始不同的姿态。
3. 维度重排 ：匹配图像之间的数据维度，例如将BGR图像转换为标准的RGB格式。

当使用 ImageDataGenerator 处理批量图像时，处理能力不受系统计算机内存大小的限制，而是受存储大小（如硬盘大小）及其传输速度的影响。如果网络连接足够快，甚至可以从互联网实时获取所需数据。此外，还可以使用像 albumentations 这样的包来进行更强大的图像增强。

交通标志分类示例

以德国交通标志识别基准（GTSRB）数据集为例，展示如何构建一个图像分类器。
- 数据集介绍 ：GTSRB数据集包含超过50,000张图像，分为42类交通标志，可用于创建多类分类问题。该数据集为评估应用于交通标志识别任务的不同机器学习算法提供了基准。
- 代码实现

import numpy as np
import zipfile
import pprint

from skimage.transform imp