深度學習應用與實踐 -教案《計算機視覺應用開發(fā)》項目4 基于API實現圖像去霧

《計算機應用開發(fā)》教案授課題目基于API實現圖像去霧授課類型新授課授課時長4節(jié)課教學內容教學目標知識目標了解百度的圖像去霧API能力目標掌握使用API的步驟實現圖像去霧情感目標使學生體驗人工智能的分類任務，將人工智能的興衰與自身職業(yè)規(guī)劃聯(lián)系起來。能理解機器學習在實際中的應用并產生學習動力。教學重點掌握使用API的步驟實現圖像去霧教學難點掌握使用API的步驟實現圖像去霧教法學法講授法、練習法特色學習資源分析、技術手段應用說明學習場所：實訓室教學資源：PPT、視頻、操作手冊、學生任務單教學設備：電子白板學情分析學生了解圖像去霧的理論知識，但未實現過圖像去霧。板書設計（教學結構圖）圖像去霧教學環(huán)節(jié)（時間分配）教學內容及教師活動學生活動設計意圖及實施效果案例導入項目描述項目分析知識準備項目實施課堂總結【情境導入】一般情況下，戶外的計算機視覺系統(tǒng)的應用都需要準確獲取圖像的細節(jié)特征，如交通監(jiān)控系統(tǒng)需要提取車輛型號、車牌號和車身顏色等信息，這就要求系統(tǒng)采集的圖像有較高的清晰度。但是近年來霧霾天氣頻繁出現，對戶外計算機視覺系統(tǒng)的正常使用造成了較大影響，使得系統(tǒng)獲取的圖像會出現對比度降低，色彩失真等情況，嚴重的還會使圖像模糊不清，這大大降低了戶外計算機視覺系統(tǒng)的使用性能，導致后期工作無法有效進行。比如：在霧霾天氣環(huán)境下，公安部門無法通過安全監(jiān)控系統(tǒng)識別和追蹤犯罪嫌疑人，交警部門不能根據交通監(jiān)控系統(tǒng)準確獲取車輛和道路交通信息等等。由此可見，為了提高系統(tǒng)對各種天氣環(huán)境的適應性，可以使用圖像去霧算法對監(jiān)控圖像進行去霧。本項目要求基于上述案例中的場景，使用成熟的圖像去霧云服務接口，對圖進行圖像去霧操作，從而獲得去霧后的圖像本項目首先介紹API和圖像去霧的相關知識，然后介紹如何調用百度AI開放平臺中的圖像去霧API實現圖像去霧操作，具體分析如下。（1）理解API的定義、架構、工作方式和類別，為后續(xù)調用API奠定基礎。（2）了解國內頭部人工智能企業(yè)所開放的人工智能平臺，了解其中的計算機視覺人工智能功能。（3）學習針對數字圖像的圖像預處理技術，了解處理的內容和目的，并從中引出重要的圖像增強技術——圖像去霧。（4）掌握圖像去霧的背景和定義，理解兩種圖像去霧算法的工作原理。（5）掌握百度AI開放平臺圖像去霧API的使用方法，能夠調用API實現圖像去霧操作。（6）能夠將圖像去霧的結果進行可視化，并將其與原圖進行對比，直觀感受圖像去霧的效果。知識點1：API1）API的定義和架構2）API的工作方式——RESTAPI3）API的類別知識點2：視覺類云服務平臺1）百度AI開放平臺2）阿里云視覺智能開放平臺知識點3：圖像預處理1）圖像采集2）圖像清洗3）圖像增廣4）圖像增強知識點4：圖像去霧1）圖像去霧的背景2）圖像去霧的定義3）圖像去霧的算法知識點5：圖像去霧API的使用【任務描述】圖像去霧API介紹百度，對濃霧天氣下拍攝，導致細節(jié)無法辨認的圖像進行去霧處理，還原更清晰真實的圖像。示意圖如下：二、使用API的步驟步驟一：領用資源步驟二：創(chuàng)建應用，生成acesstoken。步驟三：調用API，實現功能。三、圖像去霧實現（1）導入庫#導入實驗所需庫importrequests（2）生成request_url#為請求URI添加access_token參數request_url=request_url+'?charset=UTF-8&access_token='+access_token（3）設置消息頭#設置請求消息頭headers={"Content-Type":"application/json"}（4）圖像數據轉換為Base64格式。#將圖像數據轉換為Base64格式importbase64#導入所需庫#以二進制的方式讀取待預測圖片f=open('1.png','rb')#轉為Base64格式img=base64.b64encode(f.read())（5）將圖像傳入請求體所需參數#將圖像傳入參數params={"image":img}（6）請求體參數設置完成后，即可發(fā)送請求。#發(fā)送post請求response=requests.post(request_url,data=params,headers=headers)（7）查看響應信息#查看響應信息print(response)ifresponse:print(response.json())（9）查看回應返回狀態(tài)碼為200，表示響應正常。四、結果可視化（1）將圖像進行解碼#加載結果data=response.json()#提取圖像數據image=data['image']#解碼base64圖像數據image_data=base64.b64decode(data['image'])（2）圖像數據轉為RGB格式#將圖像數據寫入保存withopen('2.jpg','wb')asf:f.write(image_data)#讀取保存的圖像sourceImg=cv2.imread('2.jpg')#轉為RGB格式srcImage_new=cv2.cvtColor(sourceImg,cv2.COLOR_BGR2RGB)#顯示圖像plt.imshow(srcImage_new)plt.show()圖像已經順利地進行了去霧操作，效果良好。【學生談收獲】讓學生分享在本次課上的所學所得，【總結】教師總結本次課內容。學生聆聽并思考學生明晰任務學生聆聽并思考學生聆聽并思考學生聆聽并思考完成百度平臺的資源領取、acesstoken獲得操作學生生成request_url學生將圖像數據轉換為Base64格式學生將圖像傳入請求體所需參數學生發(fā)送請求學生查看響應請求學生將圖像進行解碼學生將圖像數據轉為RGB格式分享自己在本項目中的收獲聆聽并思考基于現實問題，激發(fā)學生興趣，引入新課。明確本項目所學內容，樹立學習目標學生明晰本節(jié)課的學習流程，緊跟學習內容。系統(tǒng)講授機器學習相關知識有利于學生迅速獲得大量知識。使學生明確任務，有的放矢介紹調用的API，了解API可實現的功能。算法較為抽象，教師講解使學生不會有習得性無助講解編碼