Python 计算机视觉教程

计算机视觉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，在计算机视觉领域有着广泛的应用。本教程将为您介绍 Python 在计算机视觉中的应用，包括基本概念、常用库和实际案例。

基本概念

计算机视觉涉及图像处理、模式识别和机器学习等多个领域。以下是一些基本概念：

图像处理：对图像进行增强、滤波、边缘检测等操作。
特征提取：从图像中提取具有区分性的特征。
目标检测：识别图像中的特定目标。
图像分类：将图像分类到预定义的类别中。

常用库

Python 中有许多用于计算机视觉的库，以下是一些常用的库：

OpenCV：一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
TensorFlow：一个由 Google 开发的开源机器学习框架，可以用于构建和训练深度学习模型。
PyTorch：一个开源的机器学习库，提供了灵活的深度学习框架。

实际案例

以下是一个使用 OpenCV 进行图像处理的简单案例：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('example.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示图像
cv2.imshow('Image', gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 Python 计算机视觉的信息，可以参考以下链接：