隨著機器視覺技術的不斷發展和應用廣泛,Python成為了其中最受歡迎的程式語言。 Python的機器視覺庫也隨之逐漸成熟,如OpenCV和Pillow等。在本文中,將介紹如何在Python中使用機器視覺庫。
在開始使用機器視覺庫之前,需要先安裝對應的庫。其中,OpenCV和Pillow是最常使用的機器視覺函式庫。
在安裝OpenCV之前,需要先安裝numpy函式庫,可透過以下指令安裝:
pip install numpy
然後,可以安裝OpenCV函式庫:
pip install opencv-python
#安裝Pillow函式庫較為簡單,只需要執行以下指令:
##pip install pillow
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()
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()
以上是如何在Python中使用機器視覺庫?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!