計(jì)算機(jī)視覺是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個分支，它試圖建立機(jī)器感知圖像和視頻的能力。近年來，計(jì)算機(jī)視覺算法取得了巨大的進(jìn)展，這在很大程度上要?dú)w功于python。
Python是一種高層次的編程語言，它簡單易學(xué)，具有豐富的庫和工具，非常適合用于計(jì)算機(jī)視覺的研究和開發(fā)。本文將介紹幾個Python計(jì)算機(jī)視覺算法，并提供演示代碼，以幫助您理解這些算法的工作原理。
1. 圖像處理
圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺的一個重要組成部分，它包括一系列用于處理和分析圖像的操作。這些操作可以分為兩類：點(diǎn)操作和區(qū)域操作。
點(diǎn)操作：點(diǎn)操作是指在一個圖像的每個像素上執(zhí)行的操作。常見的點(diǎn)操作包括亮度調(diào)整、顏色轉(zhuǎn)換和銳化。
import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 調(diào)整亮度
bright_image = cv2.addWeighted(image, 1.2, 0, 0)
# 轉(zhuǎn)換顏色空間
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 銳化圖像
sharpened_image = cv2.filter2D(image, -1, np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]))
# 顯示圖像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Bright Image", bright_image)
cv2.imshow("HSV Image", hsv_image)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened_image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()
登錄后復(fù)制
區(qū)域操作：區(qū)域操作是指在一個圖像的某個區(qū)域內(nèi)執(zhí)行的操作。常見的區(qū)域操作包括連通分量分析、形態(tài)學(xué)操作和分割。
import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 連通分量分析
_, labels = cv2.connectedComponents(image)
# 形態(tài)學(xué)操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel)
eroded_image = cv2.erode(image, kernel)
# 分割圖像
segmented_image = cv2.watershed(image, labels)
# 顯示圖像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Labeled Image", labels)
cv2.imshow("Dilated Image", dilated_image)
cv2.imshow("Eroded Image", eroded_image)
cv2.imshow("Segmented Image", segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
登錄后復(fù)制
2. 圖像分析
圖像分析是計(jì)算機(jī)視覺的另一個重要組成部分，它包括一系列用于從圖像中提取信息的算法。這些算法可以分為兩類：特征提取和模式識別。
特征提取：特征提取是指從圖像中提取出具有代表性的特征。常見的特征提取算法包括邊緣檢測、角點(diǎn)檢測和紋理分析。
import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 邊緣檢測
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 角點(diǎn)檢測
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)
# 紋理分析
texture = cv2.texture(image)
# 顯示圖像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.imshow("Corners", corners)
cv2.imshow("Texture", texture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
登錄后復(fù)制
模式識別：模式識別是指將圖像中的特征與已知的模式進(jìn)行匹配。
