Python实战项目分享

来源：南昌达内IT教育培训学校时间：2023/6/1 14:48:03

今天给大家介绍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zui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_BGR2GRAY)##将灰度化的照片反转处理inverted_gray_image=255-gray_image##将反转的照片模糊化处理blurred_inverted_gray_image=cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image,(19,19),0)##再一次的进行反转inverted_blurred_image=255-blurred_inverted_gray_image###颜色减淡混合处理sketck=cv2.divide(gray_image,inverted_blurred_image,scale=256.0)cv2.imshow("Original Image",img)cv2.imshow("Pencil Sketch",sketck)cv2.waitKey(0)
　　output
　　判断形状
　　现在我们需要来判断图片当中图形的轮廓，而识别轮廓的算法在opencv模块当中是有内置的，代码如下
　　import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt#导入照片img=cv2.imread('3.png')#将照片灰度化处理，当然要是您的照片已经是黑白的，就可以跳过这一步gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#setting threshold of the gray image _,threshold=cv2.threshold(gray,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#识别轮廓的方法contours,_=cv2.findContours(threshold,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)i=0 for contour in contours:#cv2.approxPloyDP()function to approximate the shape approx=cv2.approxPolyDP(contour,0.01*cv2.arcLength(contour,True),True)#找到图片的中心点M=cv2.moments(contour)if M['m00']!=0.0:x=int(M['m10']/M['m00'])y=int(M['m01']/M['m00'])#将轮廓的名字放在各个图形的中央if len(approx)==3:cv2.putText(img,'Triangle',(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6,(0,0,0),2)elif len(approx)==4:.......elif len(approx)==5:......elif len(approx)==6:......else:......#将zui后的图形呈现出来cv2.imshow('shapes',img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
　　output

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