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法律研究Python影像處理？
Python提供了許多用於影像處理的庫，包括：
OpenCV − 主要關注即時計算機視覺的影像處理庫，應用領域廣泛，例如二維和三維特徵工具包、人臉和姿態識別、人機互動、移動機器人、物體識別等。
Numpy和Scipy庫 − 用於影像操作和處理。
Scikit-learn − 提供許多影像處理演算法。
Python影像庫 (PIL) − 用於執行影像的基本操作，例如建立縮圖、調整大小、旋轉、在不同檔案格式之間轉換等。
在本節中，我們將瞭解Python影像處理的一些基礎知識。
安裝所需的庫
我們的第一步是安裝所需的庫，例如OpenCV、Pillow或其他我們想要用於影像處理的庫。我們可以使用pip安裝所需的庫，例如：
$pip install pillow
就是這樣：現在我們可以處理我們的影像了。
影像：Open() 和 show()
首先，開啟檔案/影像並顯示。你可以像下面這樣在顯示時旋轉影像：
#Import required library
from PIL import Image
#Open Image
im = Image.open("TajMahal.jpg")
#Image rotate & show
im.rotate(45).show()輸出
如上所示變數im是一個Pillow物件。我們可以檢索有關已開啟影像的一些資訊：
>>> im <PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode = RGB size = 1000x667 at 0x65AB990< >>> im.size (1000, 667) >>> im.format 'JPEG' >>>
轉換和儲存影像
我們可以將影像格式從一種格式更改為另一種格式，如下所示：
>>> im.save('TajMahal.png')現在，如果我們檢視資料夾，我們會有兩種不同格式的相同影像。
調整大小 - 縮圖()
我們可以使用Pillow的thumbnail()方法更改影像大小：
>>> im.thumbnail ((300, 300)) >>> im.show()
影像將如下更改
轉換為灰度影像 - convert()
我們可以從原始彩色影像製作灰度影像。
>>> TajMahal_gray = Image.open('TajMahal.jpg').convert('L')
>>> TajMahal_gray.show()其中“L”代表“明亮度”。
以上示例來自Python的PIL庫。我們可以使用其他庫，如OpenCV、Matplotlib和Numpy進行影像處理。下面是一些示例程式，用於演示使用更強大的影像處理庫。
顯示灰度影像
#Import required library
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
im = cv2.imread('TajMahal.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow('image',im)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()輸出
另一種方法是用一個標記/線來標記影像的程式。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
im = cv2.imread('TajMahal.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
plt.imshow(im, cmap = 'gray', interpolation = 'bicubic')
# to hide tick values on X and Y axis
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.plot([200,300,400],[100,200,300],'c', linewidth = 5)
plt.show()輸出
更新於：2019年7月30日
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