2025 年最新 Python 圖片分析與識別教學

在當今數位科技的時代，圖片分析與識別技術無處不在，應用範圍從自動駕駛到醫學影像處理，再到安全監控等多個領域。Python 作為一種流行且強大的程式語言，提供了多種函式庫來進行圖片分析與識別，本文將介紹如何使用 Python 進行這些任務，並提供更新的語法和最佳實踐。

圖片分析技術

圖片分析是一種技術，用於檢測圖片中的特徵並識別物體。Python 提供了一系列強大的函式庫，例如 OpenCV 和 scikit-image，來幫助開發者進行圖片分析。

OpenCV

OpenCV 是一個開源的圖片處理函式庫，廣泛用於圖片分析與識別。它提供了多種功能，例如邊緣檢測、形狀檢測和顏色檢測等。

以下是一個使用 OpenCV 進行邊緣檢測的示例：

import cv2

# 讀取圖片
img = cv2.imread('image.jpg')

# 對圖片進行邊緣檢測
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 顯示結果
cv2.imshow('Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

這個示例展示了如何使用 OpenCV 檢測圖片邊緣，並在視窗中顯示結果。

scikit-image

scikit-image 是另一個強大的圖片處理函式庫，適合用於圖片分析與識別，提供多種功能來檢測特徵。

以下是一個使用 scikit-image 進行形狀檢測的示例：

from skimage import io, feature

# 讀取圖片
img = io.imread('image.jpg')

# 對圖片進行形狀檢測
shapes = feature.canny(img, sigma=1.0)

# 顯示結果
io.imshow(shapes)
io.show()

這個示例展示了如何使用 scikit-image 進行形狀檢測並顯示結果。

圖片識別技術

圖片識別是一種技術，用於識別圖片中的物體，如人臉識別和文字識別。Python 也提供了一系列的函式庫，例如 TensorFlow 和 Keras，來支持這些任務。

TensorFlow

TensorFlow 是一個強大的機器學習框架，廣泛用於圖片識別。它提供多種函式，能夠識別圖片中的物體。

以下是一個使用 TensorFlow 進行人臉識別的示例：

import tensorflow as tf

# 讀取圖片
img = tf.io.read_file('image.jpg')
img = tf.image.decode_jpeg(img)

# 假設有一個訓練好的模型來進行人臉識別
model = tf.keras.models.load_model('face_detection_model.h5')
faces = model.predict(tf.expand_dims(img, axis=0))

# 顯示結果
for face in faces:
    print(face)

這個示例展示了如何使用 TensorFlow 識別圖片中的人臉。

Keras

Keras 是一個高層次的神經網絡 API，建構於 TensorFlow 之上，適合用於圖片識別。

以下是一個使用 Keras 進行文字識別的示例：

from keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 讀取圖片
img = image.load_img('image.jpg', target_size=(224, 224))
img_array = image.img_to_array(img)
img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)

# 假設有一個訓練好的模型來進行文字識別
model = keras.models.load_model('text_recognition_model.h5')
text = model.predict(img_array)

# 顯示結果
print(text)

這個示例展示了如何使用 Keras 進行文字識別並顯示結果。

常見問題解答 (Q&A)

1. Python 中有哪些函式庫可以用於圖片分析與識別？

Python 中常見的圖片分析與識別函式庫有 OpenCV、scikit-image、TensorFlow 及 Keras 等。

2. 如何選擇合適的圖片處理函式庫？

選擇函式庫時可以根據需求考量，例如是否需要深度學習支持、是否需要實時處理等。

3. 如何解決圖片讀取失敗的問題？

檢查圖片路徑是否正確，確保文件格式支援，並查看 OpenCV 或 TensorFlow 的錯誤日誌以獲取更多資訊。

總結

本文介紹了如何使用 Python 進行圖片分析與識別，涵蓋了多個函式庫的使用示例，包括 OpenCV、scikit-image、TensorFlow 和 Keras。這些工具不僅能檢測圖片特徵，還能識別圖片中的物體，幫助開發者在各個應用中充分利用圖片數據。

—