Python图像处理与计算机视觉：实现图像识别与处理
一、介绍
在人工智能领域中占据着重要地位的是图像处理与计算机视觉这两个子领域。这些技术能够模拟人类的视觉系统，并具体包括图像识别、分割、分类以及检测等功能。本文旨在介绍Python环境下图像处理与计算机视觉的相关知识，并通过实际案例分析来深入探讨这些技术的应用。
二、Python图像处理
- 入门
Python图像处理主要基于OpenCV库,它是一个广受欢迎的计算机视觉库,涵盖图像处理,计算机视觉以及机器学习等领域的功能.安装可以通过以下命令完成:
pip install opencv-python
代码解读安装完成后，可以通过以下代码读取和显示一张图片：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在编程环境中，OpenCV库中的cv2.imread()功能模块负责加载图像文件；cv2.imshow()则被设计为一个展示图像界面的核心组件；通过调用cv2.waitKey()方法可以在程序执行过程中捕获用户的键盘操作；最后，在整个流程结束后使用cv2.destroyAllWindows()方法将释放所有的窗口资源并终止相关操作。
- 图像处理
图像处理主要涉及对图像数据执行各种处理操作以实现特定效果的技术研究。包括以下典型的图像处理操作：调整亮度、增强对比度、去噪去模糊等
（1）图像缩放
图像缩放定义为改变图像尺寸的技术，在OpenCV框架中使用cv2.resize()函数是实现这一过程的标准方法。例如，在实际应用中可以通过以下步骤实现：首先导入OpenCV库；然后读取图片文件；接着调用cv2.resize()函数对其进行缩放处理。
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
resized_img = cv2.resize(img, (500, 500), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow('image', resized_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在编码逻辑中，该库中的cv2.resize()函数被用于对图像进行尺寸调整，并采用基于双线性插值的算法来处理缩放过程。
（2）图像旋转
图像旋转变换是一种通过特定角度重新排列图像像素位置的技术，在OpenCV框架中可以通过获取旋转变换矩阵函数cv2.getRotationMatrix2D()以及应用仿射变换函数cv2.warpAffine()来完成该操作。例如：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)
rotated_img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('image', rotated_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在编程逻辑中调用OpenCV库实现图像处理功能时会用到两个关键函数：cv2.getRotationMatrix2D()和cv2.warpAffine()。前者负责计算并返回执行旋转所需的变换矩阵而后者则负责应用仿射变换以实现图像的旋转效果。
（3）图像平移
图像平移被描述为一种将图像在其横向和纵向位置上发生位移的技术手段，在OpenCV库中可以通过调用cv2.warpAffine()函数来实现这一过程。例如，在实际应用中可以通过编写代码来演示这一效果。
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
rows, cols = img.shape[:2]
M = np.float32([[1, 0, 100], [0, 1, 50]])
translated_img = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))
cv2.imshow('image', translated_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在该模块中使用numpy库的数据类型np.float32时会生成一个维度为3乘以2的平移变换矩阵；而OpenCV库中的warpAffine函数则会根据该矩阵对图像图像执行仿射变换操作
（4）图像翻转
具体来说，图像翻转会将其在水平与垂直方向上分别反转。同样地，在OpenCV框架中可以利用cv2.flip()函数来执行这一操作。例如：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
flipped_img = cv2.flip(img, 1)
cv2.imshow('image', flipped_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在编程语言框架中 cv2.flip() 函数用于执行图像翻转操作。该函数接受一个整数参数以指定具体的翻转方式：当参数值为 0 时会实现沿 x 轴方向的镜像反转；当设置为 1 值时则会执行沿 y 轴方向的镜像反转；若将参数设为 -1 则同时完成 x 和 y 轴方向上的镜像反转操作。
（5）图像模糊
进行图像模糊处理的过程即为对图像进行低通滤波操作。这种技术一般用以去除或减少图像中的噪声污染，在计算机视觉领域中可以通过OpenCV框架提供的多个函数来实现这一功能：包括cv2.blur()、cv2.medianBlur()以及cv2.GaussianBlur()等具体实现方式。例如：
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blurred_img = cv2.blur(img, (10, 10))
cv2.imshow('image', blurred_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在代码中，cv2.blur()函数用于对图像进行均值滤波，(10, 10)表示滤波核的大小。
（6）图像边缘检测
在计算机视觉中, 图像边缘检测旨在识别图像中的边界. 该方法广泛应用于目标识别, 图像分割等技术领域.
通过 OpenCV 库中的 cv2.Canny() 函数可以实现这一过程.
例如:
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
cv2.imshow('image', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
代码解读在代码实现中，OpenCV的cv2.Canny()函数负责完成图像边缘检测的任务。其中，参数设置为100和200时，则分别对应着低阈值和高阈值。
三、Python计算机视觉
- 入门
计算机视觉是指计算机模仿人类视觉系统以解析图像与视频数据的技术体系，在自动驾驶技术、安防监控系统以及医学影像诊断等多个领域被广泛应用。该技术主要采用以下几种方法：基于深度学习的图像分类算法、依赖区域划分的图像分割模型以及利用边界定位的目标检测方法等。
Python中常用的计算机视觉库包括OpenCV、TensorFlow等。
- 图像分类
图片分类涵盖了将图片区分为不同类别的情况，在计算机视觉领域中广泛应用于图片识别以及自动化的分门别类等多个方面。以下是图片分类的实际操作代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img = cv2.resize(gray_img, (28, 28))
gray_img = np.array(gray_img).astype('float32') / 255
gray_img = np.expand_dims(gray_img, axis=0)
gray_img = np.expand_dims(gray_img, axis=3)
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
result = model.predict(gray_img)
print('Predicted Label: ', np.argmax(result))
代码解读在代码实现中，OpenCV模块中的cv2.cvtColor函数用于将输入图像转换为灰度图；接着使用OpenCV模块中的cv2.resize函数调整输入图片尺寸至宽高均为28像素。随后步骤中，首先将输入数据转换为浮点型数值，并将其缩放到0至1的比例范围内；最后一步是增加通道维度至数量为1。通过tf.keras.models.load_model加载预训练模型权重；利用model.predict对输入图片进行分类推断并输出预测类别标签。
- 图像分割
图像是通过划分不同区域来进行分类和识别的任务。该技术旨在将输入图像划分为若干区域，并根据预设规则提取特征信息。图中所示的Python实现代码：
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
gray_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0)
thresh = cv2.adaptiveThreshold(gray_img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
edges = cv2.Canny(thresh, 30, 200)
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for cnt in contours:
area = cv2.contourArea(cnt)
if area > 1000:
cv2.drawContours(img, [cnt],
代码解读