分享3个Python实战项目，点赞收藏_python视觉实战项目-优快云博客

本文分享了3个使用Python和OpenCV进行计算机视觉的项目：边缘检测，照片转素描风格及识别形状。通过cv.canny()进行边缘检测，通过灰度化、反转和模糊处理实现照片的素描效果，使用opencv内置算法识别图像轮廓。更多学习资源见文章末尾。

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今天小编来给大家介绍3个干货满满的计算机视觉方向的Python实战项目，主要用到的库有

opencv-python
numpy
pillow

要是大家所配置的环境当中没有这几个模块的话，就需要先用pip命令下载安装

pip install opencv-python numpy pillow

边缘检测

边缘检测的基本思想就是简化图像信息，使用边缘线代表图像所携带信息，而这次我们要用到的则是Canny边缘检测算子，在Opencv当中需要调用的是cv.canny()方法即可，代码如下

import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv.imread('导入图像的路径',0)
edges = cv.Canny(img,100,200)
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')
.........
plt.show()

output

将照片变成素描风格

我们最终要实现的目的在于将照片变成素描风格，大致的逻辑在于首先需要将图片变成灰色图像然后反转，在反转之后进行模糊化处理，代码如下

import cv2
img = cv2.imread("导入照片的路径")

## 将照片灰度化处理
gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_B