大家好，今天我來給大家介紹3個干貨滿滿的計算機視覺方向的Python實戰項目，主要用到的庫有

• opencv-python

• numpy

• pillow

要是大家所配置的環境當中沒有這幾個模塊的話，就需要先用pip命令下載安裝。更多技術干貨，文末提交交流方式

pip install opencv-python numpy pillow

邊緣檢測

邊緣檢測的基本思想就是簡化圖像信息，使用邊緣線代表圖像所攜帶信息，而這次我們要用到的則是Canny邊緣檢測算子，在Opencv當中需要調用的是cv.canny()方法即可，代碼如下

import cv2 as cv import matplotlib.pyplot as pltimg = cv.imread('導入圖像的路徑',0) edges = cv.Canny(img,100,200) plt.subplot(121) plt.imshow(img, cmap='gray') ......... plt.show()

output

將照片變成素描風格

我們最終要實現的目的在于將照片變成素描風格，大致的邏輯在于首先需要將圖片變成灰色圖像然后反轉，在反轉之后進行模糊化處理，代碼如下

import cv2 img = cv2.imread("導入照片的路徑")## 將照片灰度化處理 gray_image = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ## 將灰度化的照片反轉處理 inverted_gray_image = 255-gray_image ## 將反轉的照片模糊化處理 blurred_inverted_gray_image = cv2.GaussianBlur(inverted_gray_image, (19,19),0) ## 再一次的進行反轉 inverted_blurred_image = 255-blurred_inverted_gray_image ### 顏色減淡混合處理 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

判斷形狀

現在我們需要來判斷圖片當中圖形的輪廓，而識別輪廓的算法在opencv模塊當中是有內置的，代碼如下

import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt# 導入照片 img = cv2.imread('3.png') # 將照片灰度化處理，當然要是您的照片已經是黑白的，就可以跳過這一步 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # setting threshold of the gray image _, threshold = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)# 識別輪廓的方法 contours, _ = cv2.findContours(threshold, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)i = 0 for contour in contours:# cv2.approxPloyDP() function to approximate the shapeapprox = cv2.approxPolyDP(contour, 0.01 * cv2.arcLength(contour, True), True)# 找到圖片的中心點M = cv2.moments(contour)if M['m00'] != 0.0:x = int(M['m10'] / M['m00'])y = int(M['m01'] / M['m00'])# 將輪廓的名字放在各個圖形的中央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:......# 將最后的圖形呈現出來 cv2.imshow('shapes', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

output

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技術交流

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• 方式③、微信搜索公眾號：Python學習與數據挖掘，后臺回復：加群

總結

以上是生活随笔為你收集整理的值得收藏，分享3个的 Python 实战项目的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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