Python实现简单的图像识别与处理_python图片识别

本文将介绍Python实现简单的图像识别与处理，包括图像的读取、显示、存储、转换为数组、灰度化、二值化、滤波、边缘检测、形态学处理、轮廓检测和图像识别。

一、图像读取、显示和存储

Python的OpenCV库提供了完整的图像处理功能，可以进行图像的读取、显示和存储。以下是读取、显示和存储图像的代码示例：

import cv2
 
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
 
# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
 
# 存储图像
cv2.imwrite('test2.jpg', img)

二、图像转换为数组和灰度化

图像可以转换为数组，方便对图像进行处理。同时，图像也可以进行灰度化，使得处理更加简单和方便。以下是图像转换为数组和灰度化的代码示例：

import cv2
import numpy as np
 
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')
 
# 转换为数组
img_array = np.array(img)
 
# 灰度化
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

三、图像的二值化和滤波

二值化是一种简单的图像处理方法，将图像转换为黑白两色，方便进行处理。滤波可以去除图像中的噪声，使得处理更加准确。以下是图像的二值化和滤波的代码示例：

import cv2
 
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg