2025 年最新 Python OpenCV 物體辨識與分類教學

Python OpenCV 是一個開源的計算機視覺庫，讓開發者能夠使用 Python 語言開發多樣的計算機視覺應用。這項技術不僅簡化了影像和視頻的操作，也廣泛用於物體辨識和分類。

Python OpenCV 簡介

OpenCV 主要是基於 C++ 的開源計算機視覺庫，提供了豐富的功能，包括影像處理、物體追蹤、影像分析和辨識等。Python 版本的 OpenCV 提供了與 C++ 相同的 API，讓開發者可以利用 Python 的簡潔性進行快速開發。

物體辨識與分類的基礎流程

以下是使用 Python OpenCV 進行物體辨識的基本流程：

1. 安裝 OpenCV 庫：

pip install opencv-python

2. 導入必要的庫：

import cv2
import numpy as np

3. 讀取影像並進行預處理：

image = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

4. 使用預訓練模型進行物體辨識：

model = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt', 'weights.caffemodel')
blob = cv2.dnn.blobFromImage(gray, 1.0, (300, 300))
model.setInput(blob)
detections = model.forward()

5. 顯示辨識結果：

for i in range(detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            # 繪製識別的物體
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([width, height, width, height])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int")
            cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

常見錯誤與排除方法

在使用 OpenCV 進行物體辨識時，開發者可能會遇到以下問題：

• 錯誤的模型文件：確保使用正確的模型和配置文件。
• 影像路徑錯誤：檢查影像檔案的路徑是否正確。
• 依賴庫未安裝：確認所有必要的庫已安裝，特別是 NumPy 和 OpenCV。

延伸應用

除了基本的物體辨識，OpenCV 還可以應用於以下領域：

• 人臉辨識
• 自動駕駛技術
• 視頻監控
• 工業自動化

Q&A (常見問題解答)

Q1: Python OpenCV 是否支持實時物體辨識？

A1: 是的，使用 OpenCV 可以實現實時物體辨識，通過連續捕捉視頻流來實現。

Q2: 如何提高物體辨識的準確性？

A2: 可以通過使用更好的預訓練模型、調整辨識閾值和進行影像預處理來提升準確性。

Q3: OpenCV 支持哪些平台？

A3: OpenCV 支持 Windows、Linux 和 macOS，並且可在各種硬體上運行。

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更新日期：2025/06/01

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