隨著人工智能與數字媒體技術的飛速發展,計算機視覺已成為連接現實世界與數字世界的核心技術之一。Python憑借其簡潔的語法、強大的庫生態系統和活躍的社區,成為計算機視覺開發的首選語言。本文將介紹如何利用Python進行基本的圖像操作和處理,為后續復雜的視覺任務奠定堅實基礎。
一、Python計算機視覺的核心庫
二、基本的圖像操作
cv2.imread()讀取圖像,cv2.imshow()顯示圖像,cv2.waitKey()控制窗口。Image.open()打開圖像,image.show()顯示圖像。cv2.imwrite('output.jpg', image)。image.save('output.png')。image.shape(OpenCV/NumPy)或image.size(Pillow)。image.dtype。pixel = image[y, x]。三、基本的圖像處理技術
cv2.resize()或image.resize()。cv2.rotate()或image.rotate()。image.crop()實現。cv2.COLOR_BGR2GRAY)、RGB到HSV等。cv2.blur())和高斯濾波(cv2.GaussianBlur()),用于降噪。cv2.Sobel(), cv2.Canny())。cv2.equalizeHist(),用于增強對比度。cv2.addWeighted())。四、實踐示例:簡單的圖像處理流程
以下是一個結合OpenCV和NumPy的完整示例,展示從讀取到處理的基本流程:`python
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
image = cv2.imread('input.jpg')
# 轉換為RGB以便Matplotlib正確顯示
imagergb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLORBGR2RGB)
grayimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLORBGR2GRAY)
blurred = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)
edges = cv2.Canny(blurred, 50, 150)
fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
axes[0].imshow(imagergb)
axes[0].settitle('Original Image')
axes[1].imshow(grayimage, cmap='gray')
axes[1].settitle('Grayscale Image')
axes[2].imshow(edges, cmap='gray')
axes[2].set_title('Edge Detection')
for ax in axes:
ax.axis('off')
plt.show()`
五、進階學習方向
掌握了基礎操作后,可以進一步探索:
六、編程建議與最佳實踐
Python計算機視覺編程始于對圖像基本操作的精通。通過OpenCV、Pillow等工具,開發者可以高效地實現讀取、轉換、濾波等基礎任務,為后續復雜的視覺應用打下堅實基礎。隨著實踐的深入,結合機器學習與深度學習框架(如TensorFlow、PyTorch),將能解鎖更智能的視覺系統,賦能安防、醫療、自動駕駛等眾多領域。
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更新時間:2026-01-22 11:05:28