python图像处理入门（一）

一、环境 由于这学期开了图像处理这门课，所以想着在各种实验开始之前自己先动手试一下 图像处理那首先要配个环境嘛，配环境真的是我长久以来的噩梦了，每次都会出现奇奇怪怪的问题，首先上网查找了一下，opencv这个库还是用的比较多的，如果想要使用C++来做图像处理的话，那么使用visual studio搭配opencv是比较常见的，所以就照着网上的教程下载好了vs之后下载了opencv的包，将包导入指定的路径也设置好环境变量之后发现还是不行，怎么办呢？这个时候想到那还不如自己直接用python，一来现在python使用的越来越多，二来方法也多，语法什么的也比较简单，正好自己电脑上之前配置了pycha 【Python图像处理入门】 在图像处理领域，Python已经成为一种非常流行的语言，其简洁的语法和丰富的库使得图像处理变得更加容易。本篇文章将探讨如何在Python环境下配置图像处理所需的环境，以及使用OpenCV库进行基本的图像读取操作。 ### 一、环境配置 在开始图像处理的学习之前，首先需要安装必要的工具。OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它支持多种编程语言，包括C++, Python等。对于初学者，Python通常更易于理解和操作。在本例中，作者首先尝试使用Visual Studio和OpenCV进行C++开发，但遇到环境配置问题。为避免这些问题，作者选择使用Python，因为Python有更丰富的图像处理库，并且语法简单。 作者提到了使用PyCharm作为Python IDE，但发现无法直接在设置中添加OpenCV库。通常，我们需要从官方网站下载OpenCV的Python包，然后通过pip或conda进行安装。作者尝试使用Anaconda来简化这一过程，因为Anaconda是一个包含了众多科学计算库的环境管理工具，它有自己的包管理系统。然而，如果Python解释器不是Anaconda提供的，那么下载的包可能无法正常工作。在这种情况下，可能需要卸载现有的Python解释器并切换到Anaconda的环境。 当卸载过程中误删了Anaconda，需要重新下载。这里提到了两种下载方式：直接从官网或者通过清华镜像。如果遇到PyCharm与Anaconda的兼容性问题，可能需要修改`.condarc`文件，或者在问题无法解决时删除该文件，然后使用`conda update`命令更新环境。 为了确保PyCharm使用正确的Python解释器，需要在PyCharm的设置中修改解释器路径，并在运行配置中确保使用的解释器与项目的匹配。 ### 二、实例：读取图像 在Python中，OpenCV库提供了一系列用于图像处理的函数。我们需要导入OpenCV库，通常使用别名`cv`： ```python import cv2 as cv ``` 要读取图像，可以使用`cv.imread()`函数： ```python src = cv.imread('E:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\things2_0\\flower.jpg') ``` `cv.namedWindow()`创建一个显示图像的窗口，`cv.WINDOW_AUTOSIZE`参数表示窗口大小随图像内容自适应： ```python cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE) ``` 使用`cv.imshow()`在创建的窗口中显示图像： ```python cv.imshow('input image', src) ``` `cv.waitKey(0)`函数会等待用户按键，0表示无限等待，直到用户按下按键才继续执行： ```python cv.waitKey(0) ``` 使用`cv.destroyAllWindows()`关闭所有窗口： ```python cv.destroyAllWindows() ``` 通过以上代码，我们可以成功读取并显示一张图片。这只是Python图像处理的基础，后续可以进一步探索如何对图像进行变换、滤波、色彩空间转换等操作。 ### 总结 Python图像处理的入门涉及环境配置、库安装和基本操作的实践。OpenCV是其中的重要工具，提供了强大的功能。在开始学习时，理解如何正确配置环境和使用基础函数至关重要。通过不断实践和学习，可以逐步掌握更复杂的图像处理技术。对于初学者来说，了解和熟悉Python的生态系统，如Anaconda和IDE（如PyCharm、Spyder）的使用，将有助于提高学习效率。