用python找出那些被“标记”的照片

下面是用Python找出被“标记”的照片的完整攻略。

步骤1：安装依赖库

在使用Python进行图像处理时，需要安装一些依赖库，如OpenCV、Pillow、numpy等。可以使用pip等方式进行安装。

!pip install opencv-python
!pip install opencv-contrib-python
!pip install Pillow
!pip install numpy

步骤2：加载照片和标记数据

通过Pillow库加载照片，并使用OpenCV库提供的方法读取标记数据。

from PIL import Image

# 加载照片
img = Image.open("photo.jpg")

# 加载标记数据
annotation_file = "photo_annotation.txt"
annotations = {}
with open(annotation_file, "r") as fp:
    for line in fp:
        data = line.strip().split(",")
        class_id, x1, y1, x2, y2 = [int(x) for x in data]
        annotations[(x1, y1, x2, y2)] = class_id

其中照片格式可以根据自己实际的需要进行修改，标记数据以txt文件格式保存，每行为一个标记，标记的格式为“class_id,x1,y1,x2,y2”，表示标记的类别ID和标记框的左上角坐标和右下角坐标。

步骤3：按顺序遍历每个标记框

对于每个标记框，使用OpenCV库提供的相应方法提取出标记框中的像素，并使用numpy库进行数据操作和图像处理。

import cv2
import numpy as np

# 遍历标记框
for bbox in annotations.keys():
    x1, y1, x2, y2 = bbox

    # 提取标记框区域
    roi = np.array(img)[y1:y2, x1:x2]

    # 数据处理和图像处理代码

步骤4：判断标记框是否被“标记”

对于获得的每个标记框，判断其是否被“标记”，可以通过训练好的模型、特征提取等方式进行实现。这里只提供示例代码，以检测标记框中是否有绿色的物体为例：

import cv2
import numpy as np

# 遍历标记框
for bbox in annotations.keys():
    x1, y1, x2, y2 = bbox

    # 提取标记框区域
    roi = np.array(img)[y1:y2, x1:x2]

    # 判断是否被“标记”
    hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_green = np.array([50, 50, 50])
    upper_green = np.array([70, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
    count = cv2.countNonZero(mask)
    if count > 0:
        print("这个标记框被标记了！")

以上示例代码中，利用OpenCV库将提取的标记框转换成HSV颜色空间，并使用inRange函数将绿色像素提取出来，然后使用countNonZero函数计算绿色像素数量，如果大于0则表明该标记框被“标记”。

示例1：检测人脸

假设我们要在照片中检测人脸标记框是否被“标记”。可以通过OpenCV库提供的人脸识别算法实现。

import cv2
import numpy as np

# 加载人脸识别模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")

# 遍历标记框
for bbox in annotations.keys():
    x1, y1, x2, y2 = bbox

    # 提取标记框区域
    roi = np.array(img)[y1:y2, x1:x2]

    # 判断是否被“标记”
    gray = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
    if len(faces) > 0:
        print("这个标记框被标记了！")

以上示例代码中，加载了OpenCV提供的人脸识别模型，并使用detectMultiScale函数检测标记框是否包含人脸。

示例2：检测红色物体

如果我们想要检测照片中标记框是否包含红色物体，可以使用颜色空间转换和阈值处理。

import cv2
import numpy as np

# 遍历标记框
for bbox in annotations.keys():
    x1, y1, x2, y2 = bbox

    # 提取标记框区域
    roi = np.array(img)[y1:y2, x1:x2]

    # 判断是否被“标记”
    hsv = cv2.cvtColor(roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    lower_red = np.array([-10, 100, 100])
    upper_red = np.array([10, 255, 255])
    mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)
    count = cv2.countNonZero(mask)
    if count > 0:
        print("这个标记框被标记了！")

以上示例代码中，将提取的标记框转换到HSV颜色空间，并使用inRange函数将红色像素提取出来，然后使用countNonZero函数计算红色像素数量，如果大于0则表明该标记框被“标记”。