❶ python图像识别需要哪些库
主流Python图像库：
1.opencv
2.PIL(pillow)
3.matplotlib.image
4.scipy.misc
5.skimage
❷ 如何利用Python对PDF文件做OCR识别
1.安装tesseract
2.安装PyOCR
3.安装Wand和PIL
在我们开始之前，还需要另外安装两个依赖包。一个是Wand。它是Imagemagick的Python接口。
我们需要使用它来将PDF文件转换成图像：
我们也需要PIL因为PyOCR需要使用它。你可以查看官方文档以确定如何将PIL安装到你的操作系统中。
5.开始
现在我们需要获得OCR库（在本例中，即tesseract）的句柄以及我们在PyOCR中将使用的语言：
我们使用tool.get_available_languages里的第燃樱二种语言，因为之前我曾尝试过，第二种语言就是英语。
接着，我们需要建立两个列表，用于存储我们的图像和最终的文本。
下一步，孝段迹我们需要采用wand将一个PDF文件转成jpeg文件。让我们试一试吧！
注意：将PDF_FILE_NAME替换成当前路径下的一个可用的PDF文件名。
wand已经将PDF中所有的独立页面都转成了独立的二进制图像对象。我们可以遍历这个大对象，并把它们加入到req_image序列中去。
现在，我们仅仅需要在图像对象上运行OCR即可，非常简单：
现在，所有识别出的文本已经加到了final_text序列中了。你可以任意地巧并使用它。以上就是利用Python对PDF文件做OCR识别的全部内容，希望这个教程能够帮助到你们！
❸ Python如何图像识别
打开winPython工具包输入以下代码，如图所示。
from skimage import io
if __name__ == '__main__':
img_name="D:\\WinPython-64bit-3.5.3.0Qt5\\notebooks\\hashiqi.jpg"
print("我的图片！")
img=io.imread(img_name,as_grey=False)
io.imshow(img)
其中变量img_name是为了指定自己图片所存的路径。单击保存按钮，
会跳出一个设置文件名的界面，填入要保存的名字即可。单击运行按钮，一般要单击两次才行，运行代码。单击后，就可以查看的我们显示的图片了。
❹ 如何用Python和深度神经网络寻找相似图像
代码
首先，读入TuriCreate软件包
import turicreate as tc
我们指定图像所在的文件夹image，让TuriCreate读取所有的图像文件，并且存储到data数据框
data = tc.image_analysis.load_images('./image/')
我们来看看，data数据框的内容：
data
data包含两列信息，第一列是图片的地址，第二列是图片的长宽描述。
下面我们要求TuriCreate给数据框中每一行添加一个行号。这将作为图片的标记，方便后面查找图片时使用，并输出查看data。
data = data.add_row_number()
data
下面，是重头戏。我们让TuriCreate根据输入的图片集合，建立图像相似度判别模型。
model = tc.image_similarity.create(data)
这个语句执行起来，可能需要一些时间。如果你是第一次使用TuriCreate，它可能还需要从网上下载一些数据。请耐心等待。
经过或长或短的等待，模型已经成功建立。
下面，我们来尝试给模型一张图片，让TuriCreate帮我们从目前的图片集合里，挑出最为相似的10张来。
为了方便，我们就选择第一张图片作为查询输入。
我们利用show()函数展示一下这张图片。
tc.Image(data[0]['path']).show()
下面我们来查询，我们让模型寻找出与这张图片最相似的10张。
similar_images = model.query(data[0:1], k=10)
我们把结果存储在了similar_images变量里面，下面我们来看看其中都有哪些图片。
similar_images
返回的结果一共有10行。跟我们的要求一致。
每一行数据，包含4列。分别是：
查询图片的标记
获得结果的标记
结果图片与查询图片的距离
结果图片与查询图片近似程度排序值
有了这些信息，我们就可以查看到底哪些图片与输入查询图片最为相似了。
注意其中的第一张结果图片，其实就是我们的输入图片本身。考虑它没有意义。
我们提取全部结果图片的标记（索引）值，忽略掉第一张（自身）。
similar_image_index = similar_images['reference_label'][1:]
把上面9张图片的标记在所有图片的索引列表中过滤出来：
filtered_index = data['id'].apply(lambda x : x in similar_image_index)
filtered_index
验证完毕以后，请执行以下语句。我们再次调用TuriCreate的explore()函数，展现相似度查询结果图片。
data[filtered_index].explore()
❺ Python如何图像识别
1.提取待检索电影的每一帧图像的局部敏感哈希 (Locality Sensitive Hashing; LSH) 特征, 并保存下来, 不妨称为库 (gallery). LSH 特征可以用整型来表示, 一般是6...
2.来了一张查询图像 (query), 也计算它的 LSH 特征. 然后与预先保存下来的库中的每个 LSH 特征都计算 Hamming 距离, 返回库中与查询图像 LSH 特征距离最小 (或距离小于指定阈值) ...