python 视觉：基本的图像操作和处理

最新推荐文章于 2025-06-20 23:29:56 发布
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本文详细介绍了Python视觉的基本图像操作和处理技术，包括PIL、Matplotlib、Numpy、Scipy等库的应用，以及它们在绘图、数值运算等方面的功能。通过实例演示了如何使用这些库进行高质量图标绘制、轴操作、矩阵运算和科学计算。

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python 视觉：基本的图像操作和处理（未完）

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目录：

PIL：Python图像处理类库

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Matplotlib

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利用Matplotlib拥有很强大的绘图功能，可以绘制出很多高质量的图标
axis

Numpy

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Scipy

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Scipy是建立在Numpy基础上，用于数值运算的开源工具包

计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-05 16万+
计算机视觉图像处理基础系列：滤波、边缘检测与形态学操作，计算机视觉是人工智能领域的核心方向之一，旨在让计算机具备理解和解释视觉信息的能力。而图像处理则是计算机视觉的基石，为后续的特征提取、目标识别、图像分割等高级任务提供数据基础。滤波、边缘检测与形态学操作作为图像处理的基础环节，各自发挥着独特且关键的作用。滤波用于改善图像质量，去除噪声或增强特定特征；边缘检测聚焦于提取图像中物体的轮廓信息；形态学操作则基于图像形状对其进行优化与处理。深入理解这些基础技术，对于掌握计算机视觉的核心知识体系至关重要。
python图像处理实验：图像处理基本操作
qq_52174546的博客
06-26 1202
我使用的是python，python中的opencv库中包含许多丰富图像处理函数，我们可以方便的直接使用这些封装好的函数，但是对于我们学习这门课程的主要意义不仅仅是会进行图像处理，还要明白图像处理的原理，以及函数实现的过程。图(b)为灰度增强函数，根据函数的映射规则，原始图像的灰度值B映射为灰度值W，原始图像的灰度值W映射为灰度值B；式中：k为原始图像的灰度值f(x,y)，t为变换图像的灰度值g(x,y)，E()为灰度增强函数。如果flipCode的值大于0，表示绕y轴翻转，对应于实现图像的水平镜像；
Python计算机视觉——基本的图像操作和处理
LIAO_0312的博客
03-09 1077
文章目录一、直方图二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 一、直方图 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ssl ssl._create_default_https_context = ssl._c
【python 13】计算机视觉：基本的图像处理
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呆呆的猫的博客
03-05 6万+
PIL（Python Imaging Library，图像处理库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作。PIL库已经集成在Anaconda库中，推荐使用Anaconda，简单方便，常用库都已经集成。PIL简明教程 其中，test jpg文件夹是作者自己建立的文件夹，存放测试的**.jpg图像，源代码证添加了部分代码以便将获取的图像文件名保存下来，同时将所有的图像转化为.png格式，运行程序后的结果如下：
【Python】计算机视觉
最新发布
宅男很神经
06-20 718
在我们编写第一行计算机视觉代码之前，我们必须回答一个看似简单却极其深刻的问题：“什么是图像？” 如果我们无法从最根本的层面理解图像的本质，那么我们所有的操作都将是无源之水、无本之木。计算机视觉并非凭空产生的魔法，它是对物理世界光学现象的数学建模与数字复现。一切视觉的源头，是光。光，本质上是电磁波谱中一段特定范围的电磁辐射。这个波谱极其广阔，从波长极长的无线电波，到波长极短、能量极高的伽马射线。然而，人类的视觉系统——我们的眼睛——只对这个浩瀚波谱中一段极其狭窄的“缝隙”敏感，我们称之为可见光谱（Visibl
Python的计算机视觉与图像处理
AI天才研究院
01-21 1330
1.背景介绍 1. 背景介绍 计算机视觉是一种通过计算机程序来模拟人类视觉系统的技术，主要研究的是如何让计算机从图像中提取有意义的信息。图像处理是计算机视觉的一个重要部分，主要关注于对图像进行处理和分析，以提取有用信息。Python是一种流行的编程语言，在计算机视觉和图像处理领域也有广泛的应用。 在本文中，我们将从以下几个方面进行探讨： 计算机视觉与图像处理的核心概念与联系 计算机视觉与...
Python计算机视觉——基本图像操作和处理
gjy_hahaha的博客
03-13 2799
文章目录图像基本操作读取并显示图像创建图像缩略图复制和粘贴图像区域调整尺寸和旋转绘制图像、点和线图像轮廓和直方图图像轮廓图像直方图基本原理绘制方法灰度变换直方图均衡化基本原理实现过程高斯滤波基本原理实现过程 图像基本操作 读取并显示图像 在读取图像时，我们可以使用PIL（Python Imaging Library, 图像处理类库）中的函数进行操作，PIL中最重要的模块为Image，要读取一幅图像，我们可以使用Image.open进行操作。 from PIL import Image pil_im = Im
计算机视觉（一）——Python对图像处理的简单运用
Did I Miss It？的博客
03-06 3969
Python对图像处理的简单运用       上篇博客把Python和PyCharm调试完毕，这次就来实际操作一下，通过课本的一些例子来加强对PyCharm的使用。       这次运用的例子是对
【计算机视觉】OpenCV基础教程：Python环境下图像处理与分析入门详解
04-16
适合人群：对计算机视觉和图像处理感兴趣的初学者，尤其是有一定Python基础并希望快速上手OpenCV的开发者。 使用场景及目标：①帮助读者理解OpenCV库的基本功能和常见操作；②提供实际代码示例，使读者能够在本地...
python视觉
02-17
适用于Google Cloud Vision的Python客户端 API通过将功能强大的机器学习模型封装在易于使用的REST API中，使开发人员能够了解图像的内容。 它可以将图像快速分类为数千个类别（例如，“风船”，“狮子”，“艾菲尔铁塔”），检测图像中的单个对象和面部，并查找和读取图像中包含的打印文字。 您可以在图像目录上构建元数据，适度地攻击性内容，或者通过图像情感分析来启用新的营销方案。 分析请求中上传的图像或与您在Google Cloud Storage上的图像存储集成。 快速开始 为了使用此库，您首先需要完成以下步骤： 安装 使用pip在安装此库。 是用于创建隔离的Python环境的工具。 它解决的基本问题是依赖关系和版本之一，以及间接权限。 使用 ，可以安装该库而无需系统安装权限，也不会与已安装的系统依赖性发生冲突。 支持的Python版本 Python> = 3.
python机器视觉（1）——图像处理
qq_64474928的博客
03-23 789
点运算 负片 伽马校正 直方图 对比度拉伸 直方图均衡化 直方图规定化 窗口窗位调整 线性滤波 均值滤波 线性滤波器 平移 Sobel算子 锐化 模板匹配 高斯滤波 高斯差分滤波器 中值滤波 频域分析 采样 傅里叶变换 卷积定理
计算机视觉 相机标定
qq_48864962的博客
05-24 2345
一.相机标定原理： 1.相机标定简介： 在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。 目的：求出相机的内、外参数，以及畸变参数。 作用： 1.是由于每个镜头的畸变程度各不相同，通过相机标定可以校正这种镜头畸变矫正畸变，生成矫正后的图像；2.是根据获得的图像重构三...
Python 计算机视觉
weixin_42989738的博客
06-30 467
Python 计算机视觉 from PIL import Image # Image是PIL中比较重要的一个 模块 im=Image.open(‘F:\Desktop\今日须看\代码\Python-master\back_image.bmp’) imshow(im) from PIL import Image # Image是PIL中比较重要的一个 模块 im=Image.open(...
Python计算机视觉(一)
Ohayo33的博客
03-22 1194
Python计算机视觉(一) 实现数字图像处理 本文是课堂作业blog的第一篇，主要记录课程作业，同时分享一些体会。 我使用的是Python+OpenCV的组合 文章目录Python计算机视觉(一) 实现数字图像处理读取并显示图像绘制直方图直方图均衡化高斯滤波 读取并显示图像 绘制直方图 直方图均衡化 高斯滤波 ...
使用 Python 实现计算机视觉处理详解
专注AI大模型,软件混淆,授权
12-03 764
以上代码展示了使用 Python 进行计算机视觉处理的几个常见步骤，包括图像读取、预处理、特征检测和简单的对象检测。通过 OpenCV 和 NumPy，我们可以轻松地完成计算机视觉中的许多任务。
Python计算机视觉（二）
m0_51578666的博客
04-13 1156
模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与（图像被模板覆盖的地方）的差别程度，这个差别程度的计算方法在opencv里有6种，然后将每次计算的结果放入一个矩阵里，作为结果输出。注：拉普拉斯金字塔时，图像大小必须是2的n次方*2的n次方或图像长和宽相等，不然会报错！通过对腐蚀操作的不断实践，大概了解了腐蚀的作用，就是将利用边缘腐蚀的操作，不断地削减线条从而达到除毛的目的。CHAIN_APPROX_SIMPLE:压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分。
Python计算机视觉——方法总结
疯狂的LittleBee的博客
12-05 4262
刚开始看书的时候感觉书里面使用的方法，自己多看几次就能记住了，不过，看了一些之后，发现可能有的时候看到后面，想一句句读的时候发现忘记了这个方法是干嘛的了，不管是啥方法，先记录一下吧。 打开图片的方法在PIL的Image里: Image.open()————打开图片 Image.save()————保存图片 创建缩略图 pil_im.thumbnail((128,128))————创建边长为128的...
Python编程：计算机视觉与图像处理实战
"本书介绍了使用Python进行计算机视觉和图像处理的相关知识，涵盖了基本的图像操作、局部图像描述符、图像映射、相机模型与增强现实、多视图几何以及图像聚类等多个方面。" 《Programming Computer Vision with ...
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