Python图像处理教程：从入门到实战 🖼️

简介

Python 是图像处理领域的强大工具，凭借其丰富的库和简洁的语法，开发者可以轻松实现图像分析、编辑和增强。以下是核心内容概览：

常用库

• OpenCV（计算机视觉库）📷
  🔗了解OpenCV基础
• Pillow（图像处理库）🖼️
  🔗Pillow实战案例
• NumPy（数值计算基础）🔢
  🔗NumPy与图像处理

基础操作

1. 图像读取与显示

   import cv2
   img = cv2.imread("image.jpg")
   cv2.imshow("窗口标题", img)
   

   🔗查看示例图片

   

2. 灰度化处理

   gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   

   🔗灰度化技术详解

   

3. 边缘检测

   edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
   

   🔗边缘检测原理

   

进阶技巧

• 图像滤波（如高斯模糊）

  blurred = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
  

  🔗滤波算法图解

  

• 颜色空间转换（RGB/HSV/YUV）
  🔗颜色转换实战

  

• 图像分割（基于阈值或轮廓）

  _, mask = cv2.threshold(gray_img, 200, 255, cv2.THRESH_BINARY)
  

  🔗图像分割教程

  

实战项目

1. 人脸检测 🧑‍🤝‍🧑
   🔗人脸检测代码示例
2. 图像分类 🧩
   🔗使用TensorFlow实现
3. 图像增强 🔧
   🔗对比度/亮度调整

扩展阅读

• 🔗图像处理进阶指南
• 🔗Python与深度学习结合
• 🔗OpenCV官方文档（英文资源）

提示：点击图片可查看对应技术示意图，所有链接均指向本站教程