深入Python计算机视觉世界：图像处理与分析的终极指南
一、认识python计算机视觉
计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样“看”和“理解”世界。Python是一个功能强大的编程语言，拥有丰富的库，如OpenCV、NumPy、Matplotlib和pandas，可帮助您轻松实现计算机视觉任务。
二、Python计算机视觉库介绍
OpenCV：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，支持多种编程语言，包括Python。它提供了图像处理、特征检测和匹配、运动跟踪等功能。
NumPy：NumPy是一个强大的数组处理库，可用于图像处理和分析。它支持多维数组，并提供各种数学运算和统计函数。
Matplotlib：Matplotlib是一个绘图库，可帮助您轻松创建各种类型的图表和图形。它支持多种绘图类型，包括折线图、散点图、直方图等。
Pandas：Pandas是一个数据处理和分析库，可用于处理图像数据。它提供了数据表和时间序列等数据结构，并支持多种数据操作和分析功能。
三、Python图像处理
图像处理是计算机视觉的基础，包括图像增强、图像滤波、图像分割等操作。您可以使用OpenCV和NumPy轻松实现这些操作。
import cv2 import numpy as np 1. 读取图像 image = cv2.imread("image.jpg") 1. 图像增强：调整对比度和亮度 image_enhanced = cv2.addWeighted(image, 1.5, np.zeros(image.shape, image.dtype), 0, 20) 1. 图像滤波：高斯滤波 image_filtered = cv2.GaussianBlur(image_enhanced, (5, 5), 0) 1. 图像分割：阈值分割 image_segmented = cv2.threshold(image_filtered, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 1. 显示图像 cv2.imshow("Enhanced Image", image_enhanced) cv2.imshow("Filtered Image", image_filtered) cv2.imshow("Segmented Image", image_segmented) cv2.waiTKEy(0) cv2.destroyAllwindows()登录后复制
