32、文本分析与图像分析实战

文本分析与图像分析实战

文本分析

在文本分析中，我们可以通过判断单词在正负评价中的出现频率来评估其好坏。一个单词在负面评价中出现得越频繁，在正面评价中出现得越少，它就越有可能被视为“坏”词；反之，则被视为“好”词。

我们使用一个特征集进行训练和测试。首先，确定特征集的元素数量：

len(featuresets)

这里特征集有 2000 个元素。为了评估模型的准确性，我们将前 1500 个元素用于训练集，后 500 个元素用于测试集：

train_set, test_set = featuresets[1500:], featuresets[:500]

接着，使用 NLTK 库提供的朴素贝叶斯分类器对问题进行分类，并计算其准确性：

import nltk
classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
print(nltk.classify.accuracy(classifier, test_set))

运行结果的准确率为 0.85。虽然这个准确率不如之前某些示例高，但处理文本中的单词时，相对于数值问题，创建准确的模型是非常困难的。

完成分析后，我们可以查看哪些单词在评估评论的正负意见中权重最大：

classifier.show_most_informative_features(10)

结果如下：
| 特征 | 正负比例 |
| — | — |
| compelling = True | pos : neg = 11.9 : 1.0 |
| outstanding = True | pos : neg = 11.2 : 1.0 |
| lame = True | neg : pos = 10.2 : 1.0 |
| extraordinary = True | pos : neg = 9.7 : 1.0 |
| lucas = True | pos : neg = 9.7 : 1.0 |
| bore = True | neg : pos = 8.3 : 1.0 |
| catch = True | neg : pos = 8.3 : 1.0 |
| journey = True | pos : neg = 8.3 : 1.0 |
| magnificent = True | pos : neg = 8.3 : 1.0 |
| triumph = True | pos : neg = 8.3 : 1.0 |

从结果中可以看出，像“badly”是负面评价词，“finest”是正面评价词，有趣的是“julie”也是负面评价词。

图像分析与计算机视觉

图像分析是从图像中提取新信息、得出新概念和特征的分析分支，它基于应用于图像的计算技术（即图像过滤器）。近年来，由于深度学习的发展，图像分析在解决以前无法解决的问题方面取得了巨大进展，催生了计算机视觉这一新学科。

计算机视觉的目的是重现人类大脑感知图像的方式，它包括以下操作：
- 检测 ：在图像中检测形状、物体或其他研究对象，例如找到汽车。
- 识别 ：将识别出的对象归类到通用类别中，例如按品牌和类型细分汽车。
- 鉴定 ：识别出上一类别中的具体实例，例如找到我的汽车。

OpenCV 库

OpenCV（开源计算机视觉库）是一个用 C++ 编写的专门用于计算机视觉和图像分析的库。它最初是英特尔的一个项目，2000 年发布了第一个版本，后来以开源许可证发布，逐渐得到广泛应用，截至 2023 年 6 月已发展到 4.8 版本。该库支持许多与计算机视觉和机器学习相关的算法，并且每天都在不断扩展。

OpenCV 与深度学习密切相关。2017 年是深度学习发展的重要一年，OpenCV 3.3 版本发布后，增强了库的功能，增加了许多深度学习和神经网络的新特性。它有一个名为 dnn（深度神经网络）的模块，专门用于与许多深度学习框架（如 Caffe2、TensorFlow 和 PyTorch）配合使用。

安装 OpenCV 时，在 Windows、iOS 和 Android 等操作系统上，可以通过官方网站（https://opencv.org/releases/）安装。如果使用 Anaconda 作为分发介质，推荐使用以下命令进行安装：

conda install opencv

但对于 Linux 系统，没有官方的 PyPI 包，需要手动安装，具体安装过程可能因使用的发行版和版本而异。

图像的基本操作

在使用 OpenCV 进行图像分析前，我们需要先了解如何加载和显示图像。以下是具体步骤：
1. 导入必要的库：

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取图像：

img = cv2.imread('italy2018.jpg')

3. 查看图像内容：

print(img[0])

4. 显示图像：

plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

完成图像的加载和显示后，我们可以对图像进行一些简单的处理，例如分解 RGB 通道并重新组合：

b, r, g = cv2.split(img)
img2 = cv2.merge((b, g, r))
plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

最后，将处理后的图像保存到文件系统中：

cv2.imwrite('italy2018altered.png', img2)

除了上述操作，我们还可以对图像进行基本的算术运算，如加法和减法：

img2 = cv2.imread('soccer.jpg')
img3 = cv2.add(img, img2)
plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

img3 = cv2.subtract(img, img2)
plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

需要注意的是，使用 cv2.add() 和 cv2.subtract() 函数时，会将结果值保持在 0 到 255 之间，而直接使用算术运算（如 img = img1 + img2 ）可能会产生不同的结果。

图像融合是一种更合适的将两个图像合并的操作，其公式为 img = α · img1 + (1 – α ) · img2 （其中 0 ≤ α ≤ 1）。使用 OpenCV 的 cv2.addWeighted() 函数可以实现图像融合：

img3 = cv2.addWeighted(img, 0.3, img2, 0.7, 0)
plt.axis('off')
plt.imshow(cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

图像分析的核心概念是将图像视为 NumPy 数组，通过对数组中的数值进行数学运算（即图像过滤器）来得到新的图像，从而提取新的信息。例如，在边缘检测中，我们可以利用颜色梯度的原理来识别图像中物体的轮廓。

图像梯度理论认为，导数是一种可以计算数值变化速度的数学运算。在图像中，颜色的变化（即梯度）与边缘检测密切相关。通过计算颜色梯度，我们可以检测出图像中的边缘。例如，当颜色从一种色调快速过渡到另一种色调时，就表示可能存在边缘。在数学上，对颜色梯度函数求导，导数的最大值对应的位置就是边缘所在的位置。

总之，通过文本分析和图像分析，我们可以从不同类型的数据中提取有价值的信息，而 NLTK 和 OpenCV 等库为我们提供了强大的工具来实现这些分析。

文本分析与图像分析实战（下半部分）

图像分析的深入应用 - 边缘检测与图像梯度分析

边缘检测的重要性

在图像分析和计算机视觉中，理解图像内容（如物体和人物）是一项基本操作。而要做到这一点，首先需要明确图像中可能呈现的各种形状。为了识别这些几何形状，就必须找出界定物体与背景或其他物体的轮廓，这正是边缘检测的核心任务。

边缘检测的算法与原理

在边缘检测领域，已经开发出了大量的算法和技术，其中许多都基于颜色梯度的原理，并利用图像梯度分析过程。

从数学角度来看，图像可被视为一个大型的数值矩阵，其中每个像素的颜色由矩阵中 0 到 255 之间的一个数字表示。卷积操作会对这些数值应用数学运算（即图像过滤器），从而在相同大小的新矩阵中生成新的值。

导数是一种重要的数学运算，它能让我们得到表示数值变化速度的数值。在图像领域，导数与颜色变化（即梯度）密切相关。我们的眼睛能够区分图像中图形的轮廓，正是得益于颜色之间的跳跃变化。同时，眼睛还能通过从亮到暗的各种颜色渐变（即梯度）来感知深度。因此，测量图像中的梯度对于检测图像边缘至关重要，这通常通过对图像执行一个简单的操作（即过滤器）来实现。

下面通过一个简化的示例来说明图像梯度与边缘检测的关系：
假设我们有一个简单的图像，其中 0 表示黑色，1 表示白色，所有灰色调都是 0 到 1 之间的浮点值。如果我们绘制出与梯度值对应的所有值，就会得到一个函数 f()。当图像中存在从 0 到 1 的突然过渡时，这就表示存在边缘。对函数 f() 求导，得到函数 f’()，颜色变化最大的地方对应的导数接近 1。因此，在转换颜色时，白色将表示边缘。

以下是一个简单的流程图，展示了边缘检测的基本流程：

graph TD;
    A[输入图像] --> B[应用图像过滤器计算梯度];
    B --> C[找出梯度最大值];
    C --> D[标记边缘];
    D --> E[输出边缘检测结果];

更多图像分析的思考与拓展

图像分析不仅仅局限于上述提到的基本操作和边缘检测。实际上，图像过滤器的种类繁多，不同的过滤器可以实现不同的效果，如模糊、锐化、降噪等。

以下是一些常见图像过滤器及其作用的表格：
| 过滤器类型 | 作用 |
| — | — |
| 均值滤波器 | 用于图像模糊，减少图像中的噪声 |
| 高斯滤波器 | 平滑图像，同时保留边缘信息 |
| 索贝尔滤波器 | 用于边缘检测，突出图像中的边缘 |
| 拉普拉斯滤波器 | 增强图像中的细节和边缘 |

在实际应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的过滤器。例如，如果图像中存在较多噪声，我们可以先使用均值滤波器或高斯滤波器进行降噪处理；如果我们的目标是突出图像中的边缘，那么索贝尔滤波器或拉普拉斯滤波器可能更合适。

另外，随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的图像分析方法也越来越受到关注。CNN 可以自动学习图像中的特征，从而在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得更好的效果。与传统的图像分析方法相比，CNN 具有更强的适应性和准确性，但也需要更多的计算资源和数据来进行训练。

总结

通过本文，我们对文本分析和图像分析有了较为全面的了解。在文本分析中，我们学会了如何根据单词在正负评价中的出现频率来评估其好坏，并使用 NLTK 库中的朴素贝叶斯分类器进行文本分类。在图像分析方面，我们介绍了 OpenCV 库的基本使用，包括图像的加载、显示、处理和保存，以及图像的基本算术运算和融合操作。同时，我们深入探讨了边缘检测和图像梯度分析的原理和方法。

无论是文本分析还是图像分析，都为我们从不同类型的数据中提取有价值的信息提供了有效的手段。在未来的应用中，我们可以根据具体的需求选择合适的方法和工具，进一步挖掘数据的潜力。希望本文能为你在文本分析和图像分析领域的学习和实践提供一些帮助。