❶ python圖像識別需要哪些庫
主流Python圖像庫：
1.opencv
2.PIL(pillow)
3.matplotlib.image
4.scipy.misc
5.skimage
❷ 如何利用Python對PDF文件做OCR識別
1.安裝tesseract
2.安裝PyOCR
3.安裝Wand和PIL
在我們開始之前，還需要另外安裝兩個依賴包。一個是Wand。它是Imagemagick的Python介面。
我們需要使用它來將PDF文件轉換成圖像：
我們也需要PIL因為PyOCR需要使用它。你可以查看官方文檔以確定如何將PIL安裝到你的操作系統中。
5.開始
現在我們需要獲得OCR庫（在本例中，即tesseract）的句柄以及我們在PyOCR中將使用的語言：
我們使用tool.get_available_languages里的第燃櫻二種語言，因為之前我曾嘗試過，第二種語言就是英語。
接著，我們需要建立兩個列表，用於存儲我們的圖像和最終的文本。
下一步，孝段跡我們需要採用wand將一個PDF文件轉成jpeg文件。讓我們試一試吧！
注意：將PDF_FILE_NAME替換成當前路徑下的一個可用的PDF文件名。
wand已經將PDF中所有的獨立頁面都轉成了獨立的二進制圖像對象。我們可以遍歷這個大對象，並把它們加入到req_image序列中去。
現在，我們僅僅需要在圖像對象上運行OCR即可，非常簡單：
現在，所有識別出的文本已經加到了final_text序列中了。你可以任意地巧並使用它。以上就是利用Python對PDF文件做OCR識別的全部內容，希望這個教程能夠幫助到你們！
❸ Python如何圖像識別
打開winPython工具包輸入以下代碼，如圖所示。
from skimage import io
if __name__ == '__main__':
img_name="D:\\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\\notebooks\\hashiqi.jpg"
print("我的圖片！")
img=io.imread(img_name,as_grey=False)
io.imshow(img)
其中變數img_name是為了指定自己圖片所存的路徑。單擊保存按鈕，
會跳出一個設置文件名的界面，填入要保存的名字即可。單擊運行按鈕，一般要單擊兩次才行，運行代碼。單擊後，就可以查看的我們顯示的圖片了。
❹ 如何用Python和深度神經網路尋找相似圖像
代碼
首先，讀入TuriCreate軟體包
import turicreate as tc
我們指定圖像所在的文件夾image，讓TuriCreate讀取所有的圖像文件，並且存儲到data數據框
data = tc.image_analysis.load_images('./image/')
我們來看看，data數據框的內容：
data
data包含兩列信息，第一列是圖片的地址，第二列是圖片的長寬描述。
下面我們要求TuriCreate給數據框中每一行添加一個行號。這將作為圖片的標記，方便後面查找圖片時使用，並輸出查看data。
data = data.add_row_number()
data
下面，是重頭戲。我們讓TuriCreate根據輸入的圖片集合，建立圖像相似度判別模型。
model = tc.image_similarity.create(data)
這個語句執行起來，可能需要一些時間。如果你是第一次使用TuriCreate，它可能還需要從網上下載一些數據。請耐心等待。
經過或長或短的等待，模型已經成功建立。
下面，我們來嘗試給模型一張圖片，讓TuriCreate幫我們從目前的圖片集合里，挑出最為相似的10張來。
為了方便，我們就選擇第一張圖片作為查詢輸入。
我們利用show()函數展示一下這張圖片。
tc.Image(data[0]['path']).show()
下面我們來查詢，我們讓模型尋找出與這張圖片最相似的10張。
similar_images = model.query(data[0:1], k=10)
我們把結果存儲在了similar_images變數裡面，下面我們來看看其中都有哪些圖片。
similar_images
返回的結果一共有10行。跟我們的要求一致。
每一行數據，包含4列。分別是：
查詢圖片的標記
獲得結果的標記
結果圖片與查詢圖片的距離
結果圖片與查詢圖片近似程度排序值
有了這些信息，我們就可以查看到底哪些圖片與輸入查詢圖片最為相似了。
注意其中的第一張結果圖片，其實就是我們的輸入圖片本身。考慮它沒有意義。
我們提取全部結果圖片的標記（索引）值，忽略掉第一張（自身）。
similar_image_index = similar_images['reference_label'][1:]
把上面9張圖片的標記在所有圖片的索引列表中過濾出來：
filtered_index = data['id'].apply(lambda x : x in similar_image_index)
filtered_index
驗證完畢以後，請執行以下語句。我們再次調用TuriCreate的explore()函數，展現相似度查詢結果圖片。
data[filtered_index].explore()
❺ Python如何圖像識別
1.提取待檢索電影的每一幀圖像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing; LSH) 特徵, 並保存下來, 不妨稱為庫 (gallery). LSH 特徵可以用整型來表示, 一般是6...
2.來了一張查詢圖像 (query), 也計算它的 LSH 特徵. 然後與預先保存下來的庫中的每個 LSH 特徵都計算 Hamming 距離, 返回庫中與查詢圖像 LSH 特徵距離最小 (或距離小於指定閾值) ...