Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und weit verbreitete Anwendung der Bildverarbeitungstechnologie ist Python zur beliebtesten Programmiersprache geworden. Auch die Bildverarbeitungsbibliotheken von Python sind nach und nach ausgereift, beispielsweise OpenCV und Pillow. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie Bildverarbeitungsbibliotheken in Python verwenden.
Bevor Sie mit der Verwendung der Bildverarbeitungsbibliothek beginnen, müssen Sie zunächst die entsprechende Bibliothek installieren. Unter ihnen sind OpenCV und Pillow die am häufigsten verwendeten Bildverarbeitungsbibliotheken.
Bevor Sie OpenCV installieren, müssen Sie zuerst die Numpy-Bibliothek installieren, die über den folgenden Befehl installiert werden kann:
pip install numpypip install numpy
然后，可以安装OpenCV库：
pip install opencv-python
安装Pillow库较为简单，只需要执行以下命令：
pip install pillow
pip install Pillow
Bilder lesen
Bilder lesen ist Eine der am häufigsten verwendeten Operationen im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung. Bilder können mit OpenCV- oder Pillow-Bibliotheken gelesen werden.import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 显示图像 cv2.imshow('image', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
from PIL import Image # 读取图像 img = Image.open('image.jpg') # 显示图像 img.show()
Bildoperation
Neben dem Lesen und Anzeigen von Bildern kann die Bildverarbeitungsbibliothek auch verschiedene Bildoperationen ausführen. Im Folgenden sind einige gängige Bildoperationen aufgeführt: 3.1 Größenänderung des Bildes Der Code zum Ändern der Bildgröße mithilfe der OpenCV-Bibliothek lautet wie folgt:import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 缩小图像至一半大小 resized_img = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5) # 显示缩小后的图像 cv2.imshow('resized image', resized_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
from PIL import Image # 读取图像 img = Image.open('image.jpg') # 缩小图像至一半大小 resized_img = img.resize((img.size[0]//2, img.size[1]//2)) # 显示缩小后的图像 resized_img.show()
import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 显示灰度图像 cv2.imshow('gray image', gray_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
from PIL import Image # 读取图像 img = Image.open('image.jpg') # 转换为灰度图像 gray_img = img.convert('L') # 显示灰度图像 gray_img.show()
import cv2 # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg') # 进行边缘检测 edge_img = cv2.Canny(img, 100, 200) # 显示边缘检测后的图像 cv2.imshow('edge image', edge_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
from PIL import Image, ImageFilter # 读取图像 img = Image.open('image.jpg') # 进行边缘检测 edge_img = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES) # 显示边缘检测后的图像 edge_img.show()
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie verwende ich Bildverarbeitungsbibliotheken in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
