图像处理是人工智能领域的一个重要分支，Python 作为一种广泛使用的编程语言，在图像处理方面有着丰富的库和工具。以下是一些关于 Python 图像处理的教程，帮助你快速入门。
教程列表
OpenCV 简介
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，支持 Python 编程语言。它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，是进行图像处理的基础。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 显示图像
cv2.imshow('Example', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Pillow 库的使用
Pillow 是 Python 中一个简单易用的图像处理库，基于 PIL（Python Imaging Library）。它提供了丰富的图像处理功能，如裁剪、缩放、旋转等。
from PIL import Image
# 打开图像
image = Image.open('example.jpg')
# 裁剪图像
image = image.crop((100, 100, 400, 400))
# 显示图像
image.show()
图像识别与分类
图像识别与分类是图像处理的高级应用，通过训练模型对图像进行分类。
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 创建分类器
clf = SVC()
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)
图像增强与变换
图像增强与变换是图像处理中的基本操作，如灰度化、滤波、锐化等。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')
# 灰度化
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 高斯滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 锐化
sharpened = cv2.addWeighted(gray, 1.5, blurred, -0.5, 0)