简单的图像中箭头方向识别
前言：
说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来
这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等
不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成）
虽说这样想没错，实际上也是这样，但这些对于想入门图像识别的新手而言，劝退力度可不少。
所以，刚入门的时候，与其在一头扎进烦锁的大项目里，还不如找个简单的项目练个手，既能增加自己的信心又能对卷积的计算加深了解。
任务：
识别图像中箭头所指的方向
待识别的的图像放在images文件夹下
计算方法：
手动输入4个方向的卷积核（9 x 9）
做卷积之前图像要经过压缩，之所以要压缩是因为压缩可以让图像的主要特征更明显，而且图像太多的话，处理的时间会变得很长
对图像做卷积，之后从矩阵里找最大值作为这个卷积核的得分，然后四个卷积核里得分最高的那个作为这个图像箭头所指的方向
效果图：
代码如下：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
def conv(image, kernel, mode='same'):
#进行卷积运算
res = _convolve(image[:, :], kernel)
return res
def normal(image, kernel):
#np.multiply()函数：数组和矩阵对应位置相乘，输出与相乘数组/矩阵的大小一致（点对点相乘）
res = np.multiply(image, kernel).sum()
if res > 255:
return 255
elif res<0:
return 0
else:
return res
def _convolve(image, kernel):
h_kernel, w_kernel = kernel.shape#获取卷积核的长宽，也就是行数和列数
h_image, w_image = image.shape#获取欲处理图片的长宽
#计算卷积核中心点开始运动的点，因为图片边缘不能为空
res_h = h_image - h_kernel + 1
res_w = w_image - w_kernel + 1
#生成一个0矩阵，用于保存处理后的图片
res = np.zeros((res_h, res_w), np.uint8)
for i in range(res_h):
for j in range(res_w):
#image处传入的是一个与卷积核一样大小矩阵，这个矩阵取自于欲处理图片的一部分
#这个矩阵与卷核进行运算，用i与j来进行卷积核滑动
res[i, j] = normal(image[i:i + h_kernel, j:j + w_kernel], kernel)
return res
kernel_r = np.array([[0,0,1,1,1,0,0,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,0,0,1,3,1,0,0],
[1,1,1,1,1,1,3,1,0],
[1,3,3,3,3,3,3,3,1],
[1,1,1,1,1,1,3,1,0],
[0,0,0,0,1,3,1,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,1,1,1,0,0,0,0],])
kernel_u = np.array([[0,0,0,0,1,0,0,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,1,3,3,3,1,0,0],
[0,1,3,1,3,1,3,1,0],
[1,3,1,1,3,1,1,3,1],
[1,1,0,1,3,1,0,1,1],
[1,0,0,1,3,1,0,0,1],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,0,1,1,1,0,0,0],])
kernel_l = np.array([[0,0,0,0,1,1,1,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,1,3,1,0,0,0,0],
[0,1,3,1,1,1,1,1,1],
[1,3,3,3,3,3,3,3,1],
[0,1,3,1,1,1,1,1,1],
[0,0,1,3,1,0,0,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,0,0,1,1,1,0,0],])
kernel_d = np.array([[0,0,0,1,1,1,0,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[1,0,0,1,3,1,0,0,1],
[1,1,0,1,3,1,0,1,1],
[1,3,1,1,3,1,1,3,1],
[0,1,3,1,3,1,3,1,0],
[0,0,1,3,3,3,1,0,0],
[0,0,0,1,3,1,0,0,0],
[0,0,0,0,1,0,0,0,0],])
if __name__ == '__main__':
imgdir = 'images'
imgpaths = [imgdir+'/'+filename for filename in os.listdir(imgdir) if '.jpg' in filename ]
plt.figure()
n=0
for imgpath in imgpaths:
n+=1
img = cv2.imread(imgpath)
img_w,img_h = img.shape[:2]
if img_w<img_h:
diff = int((img_h-img_w)/2)
img2 = img[:,diff:img_h-diff,:]
else:
diff = img_w-img_h
img2 = img[diff:img_w-diff,:,:]
img4 = cv2.resize(img2,(224,224))
img4 = cv2.cvtColor(img4, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img3 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img5=cv2.resize(img3,(27,27))
ret,img6 = cv2.threshold(img5, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
#print(img6)
#cv2.imshow('',img6)
img7 = img6/255
result_list = []
kernel_dict = {'right':kernel_r,'up':kernel_u,'left':kernel_l,'down':kernel_d}
for kernel in kernel_dict.keys():
#print(conv(img7, kernel_dict[kernel]))
result_list.append({kernel:np.max(conv(img7, kernel_dict[kernel]))})
result_list.sort(key=lambda x:max(x.values()),reverse=True)
#print(imgpath,''.join(result_list[0].keys()))
plt.subplot(4,4,n)
plt.axis('off')
plt.imshow(img4)
plt.title(imgpath.replace(imgdir+'/','')+'('+''.join(result_list[0].keys())+')')
plt.show()
卷积对于图像处理而言，其实是一种图像过滤的操作，因为卷积的计算方式决定了，图像中和卷积核相似的矩阵，计算出来的值会比较大，而不相似的矩阵计算出来的结果会比较小，因此我们可以通过卷积过滤的结果去判断图像中是否有我们给定的特征。
以上为我在图像处理和识别的学习过程中的一点感悟，有不对的地方欢迎指正