Python telah menjadi bahasa arus perdana dalam bidang sains data dan kecerdasan buatan. Oleh kerana Python ialah bahasa yang mudah dipelajari, ia biasanya digunakan dalam pelbagai bidang, termasuk pemprosesan imej.
Terdapat banyak perpustakaan pemprosesan imej untuk Python. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa perpustakaan pemprosesan imej utama dan cara menggunakannya.
OpenCV ialah perpustakaan penglihatan komputer sumber terbuka dan salah satu perpustakaan pemprosesan imej Python yang paling popular. Ia boleh digunakan untuk membaca, menulis dan memproses imej daripada kamera, fail atau aliran video rangkaian. Ia menyokong tugas penglihatan komputer seperti pengecaman objek, pengesanan muka dan penjejakan gerakan. OpenCV juga boleh digunakan untuk membangunkan aplikasi berasaskan pembelajaran mesin, termasuk pengelasan imej dan pengesanan objek.
Menggunakan pustaka OpenCV dalam Python memerlukan langkah berikut:
import cv2 image = cv2.imread("image.jpg") gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.imshow("Gray image", gray_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
Coretan kod ini menunjukkan cara membaca imej daripada fail imej yang dipanggil "image.jpg" dan menukarnya menjadi imej skala kelabu . Kemudian, gunakan fungsi cv2.imshow() dan ia akan memaparkan imej. Akhir sekali, fungsi cv2.waitKey() menunggu pengguna untuk menekan sebarang kekunci dan cv2.destroyAllWindows() digunakan untuk menutup semua tetingkap.
Bantal ialah versi dinaik taraf bagi perpustakaan pemprosesan imej Python PIL (Python Imaging Library). Ia menyediakan banyak fungsi yang berkaitan dengan pemprosesan imej, seperti penskalaan imej, putaran imej, penapisan imej dan penukaran imej.
Menggunakan perpustakaan Bantal dalam Python memerlukan langkah berikut:
from PIL import Image # Open an image file image = Image.open("image.jpg") # Resize image image = image.resize((200, 200)) # Convert image to grayscale gray_image = image.convert('L') # Save image gray_image.save("gray_image.jpg")
Coretan kod ini menunjukkan cara membuka fail imej bernama "image.jpg", mengubah saiz imej dan menukarnya sebagai imej skala kelabu dan simpan sebagai "gray_image.jpg". Bantal menyediakan banyak ciri tambahan, penerangan yang sesuai boleh didapati dalam dokumentasi rasmi.
scikit-image ialah perpustakaan pemprosesan imej Python untuk pengkomputeran saintifik. Ia mengandungi banyak fungsi yang melaksanakan algoritma dan teknik berbeza yang boleh digunakan untuk tugas pemprosesan imej tertentu, seperti pengesanan ciri visual dan operasi morfologi.
Menggunakan perpustakaan imej scikit dalam Python memerlukan langkah berikut:
from skimage import io, filters # Load an image file image = io.imread("image.jpg") # Apply Canny edge detector edges = filters.sobel(image) # Show the resulting image io.imshow(edges) io.show()
Coretan kod ini menunjukkan cara membaca imej daripada fail imej bernama "image.jpg" dan Kesan tepi menggunakan Canny pengesan tepi. Akhir sekali, paparkan imej yang diproses menggunakan fungsi io.imshow() dan paparkannya menggunakan fungsi io.show().
Matplotlib ialah salah satu perpustakaan utama untuk visualisasi data Python. Ia juga boleh digunakan untuk mencipta dan memaparkan imej. Fungsi imshow() dalam Matplotlib boleh digunakan untuk memaparkan imej.
Menggunakan perpustakaan Matplotlib dalam Python memerlukan langkah berikut:
import matplotlib.pyplot as plt import imageio # Read an image file image = imageio.imread("image.jpg") # Display the image plt.imshow(image) plt.show()
Coretan kod ini menunjukkan cara membaca imej daripada fail imej bernama "image.jpg" dan menggunakan Matplotlib Tunjukkannya.
Ringkasan
Terdapat banyak perpustakaan pemprosesan imej dalam Python. Artikel ini memperkenalkan beberapa perpustakaan yang paling biasa digunakan, termasuk OpenCV, Pillow, scikit-image, dan Matplotlib, dan menyediakan beberapa contoh kod untuk menggunakan perpustakaan ini untuk pemprosesan imej. Jika anda baru mempelajari pemprosesan imej Python, artikel ini akan membantu anda.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah perpustakaan pemprosesan imej dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!