資源簡介

(共12張PPT)
Python圖像檢測
八年級下冊第三章第二節(jié)
人工智能初體驗
一、觀看視頻
利用計算機程序實現(xiàn)圖像檢測
庫與分類器
01
原始圖像——灰度處理——提取邊緣特征值——圖像數(shù)據(jù)
進行圖像檢測的庫有多個，如Matlab，F(xiàn)ace_recognition、OpenCV等，而OpenCV更簡單易用。
以貓臉檢測為例，本節(jié)課需要：
（1）OpenCV：圖像檢測庫
（2）numpy：數(shù)據(jù)處理庫
第一步：
選擇合適的庫
計算機程序
實現(xiàn)圖像檢測
前期準備：
計算圖像檢測的一般過程：
庫與分類器
01
圖像檢測分類器及功能
分類器需要與程序文件在同一級目錄下，才能發(fā)揮其功能，否則程序運行會出現(xiàn)報錯。
（1）分類器的作用
根據(jù)訓練好的數(shù)據(jù)集，判斷被檢測圖像中的物體與該數(shù)據(jù)集是否同屬一類，如人臉、貓臉、車牌等。
（2）分類器及對其對應的功能
第二步：
選擇合適的分類器
圖像檢測
圖像檢測 1.0
圖像檢測
圖像檢測流程
02
①
②
③
④
⑤
圖像檢測
圖像檢測 2.0
函數(shù)的功能
03
調節(jié)圖像檢測的精確度。
detectMultiScale(gray,1.1,2) gray指檢測cat.jpg的灰度圖像；
1.1 指每次圖像尺寸減小的比例為1.1，默認為1.1；
2 指目標被檢測的次數(shù)。
detectMultiScale( )
為image read的縮寫，即圖像讀取的意思,負責讀取圖像。
imread( )
級聯(lián)分類器，它可以幫助我們檢測例如車牌、眼睛、人臉等物體。
原理是判別某個物體是否屬于某個分類。
CascadeClassifier( )
在圖像上繪制一個簡單的矩形。
img 檢測圖像
（x,y）矩形起始坐標
（x+w,y+h）矩形終點坐標
（B,G,R）矩形線條顏色（藍，綠，紅）。
rectangle( )
圖像檢測
圖像檢測 3.0
暢所欲言：舉例生活中你認為人臉識別應用存在的安全隱患？
圖像檢測
人臉數(shù)據(jù)信息安全
04
①人臉識別系統(tǒng)方便，快捷，無接觸的方式能有效避免病毒的傳播。
②安全隱患：
第一，人臉被盜用仿冒風險；
第二，遭遇虛假欺詐行為；
第三，敏感信息泄露風險。
③解決：技術設備提升、法律法規(guī)保護、個人安全意識等。
圖像檢測
課堂小結
05
Python圖像檢測
八年級 第三章第二節(jié)

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