計算機視覺是計算機科學的一個分支，它試圖建立機器感知圖像和視頻的能力。近年來，計算機視覺算法取得了巨大的進展，這在很大程度上要歸功于python。
Python是一種高層次的編程語言，它簡單易學，具有豐富的庫和工具，非常適合用于計算機視覺的研究和開發。本文將介紹幾個Python計算機視覺算法，并提供演示代碼，以幫助您理解這些算法的工作原理。
1. 圖像處理
圖像處理是計算機視覺的一個重要組成部分，它包括一系列用于處理和分析圖像的操作。這些操作可以分為兩類：點操作和區域操作。
點操作：點操作是指在一個圖像的每個像素上執行的操作。常見的點操作包括亮度調整、顏色轉換和銳化。
import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 調整亮度
bright_image = cv2.addWeighted(image, 1.2, 0, 0)
# 轉換顏色空間
hsv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 銳化圖像
sharpened_image = cv2.filter2D(image, -1, np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]]))
# 顯示圖像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Bright Image", bright_image)
cv2.imshow("HSV Image", hsv_image)
cv2.imshow("Sharpened Image", sharpened_image)
cv2.waiTKEy(0)
cv2.destroyAllwindows()
登錄后復制
區域操作：區域操作是指在一個圖像的某個區域內執行的操作。常見的區域操作包括連通分量分析、形態學操作和分割。
import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 連通分量分析
_, labels = cv2.connectedComponents(image)
# 形態學操作
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
dilated_image = cv2.dilate(image, kernel)
eroded_image = cv2.erode(image, kernel)
# 分割圖像
segmented_image = cv2.watershed(image, labels)
# 顯示圖像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Labeled Image", labels)
cv2.imshow("Dilated Image", dilated_image)
cv2.imshow("Eroded Image", eroded_image)
cv2.imshow("Segmented Image", segmented_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
登錄后復制
2. 圖像分析
圖像分析是計算機視覺的另一個重要組成部分，它包括一系列用于從圖像中提取信息的算法。這些算法可以分為兩類：特征提取和模式識別。
特征提取：特征提取是指從圖像中提取出具有代表性的特征。常見的特征提取算法包括邊緣檢測、角點檢測和紋理分析。
import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread("image.jpg")
# 邊緣檢測
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)
# 角點檢測
corners = cv2.GoodFeaturesToTrack(image, 25, 0.01, 10)
# 紋理分析
texture = cv2.texture(image)
# 顯示圖像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Edges", edges)
cv2.imshow("Corners", corners)
cv2.imshow("Texture", texture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
登錄后復制
模式識別：模式識別是指將圖像中的特征與已知的模式進行匹配。
