前言
随着人工智能研究的不断兴起,Python的应用也在不断上升,由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用,使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源,加上简单 易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、可扩展性、可扩充性、可嵌入性: 丰富的库等等,自己在学习与工作中也时常接触到Python,这个系列文章的话主要就是介绍一些在Python中常用一些例程进行仿真演示!
因为自己是做图像语音出身的,所以首先来实现一个简单的图片读取与处理的例程,OpenCV已经在Python上进行了多个版本的维护,所以相比VS,Python的环境配置不会那么繁琐,缺什么库直接安装就可以。本文例程都是基于Python3.8的环境下进行,所以大家在进行借鉴的时候建议最好在3.8.0版本以上进行仿真。
一. Python准备
如何确定自己安装好了python
win+R输入cmd进入命令行程序 点击“确定” 输入:python,回车 看到Python相关的版本信息,说明Python安装成功。
二. Python仿真
新建一个.py文件,输入以下代码,图片也放在与.py文件同级文件夹下
import numpy as np
import cv2 as cv
img = cv.imread("lena.png",cv.IMREAD_COLOR)
cv.imshow('lenna',img)
cv.waitKey(0)
gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('test_img',img)
cv.imshow("gray_img", gray)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
保存.py文件为test1a.py 输入eixt()退出python,输入命令行进入工程文件目录 输入以下命令,跑起工程
python test1a.py
没有报错,直接弹出图片,运行成功!
三. 仿真结果
四. 小结
在Python中调用OpenCV库进行图片读取,简单灰度化处理,比较简单的一个例程,后续还会介绍一些其他的常用小功能小技巧,主要还是在图像处理与语音信号处理方向。每天学一个Python小知识,大家一起来学习进步阿!
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