python数字图像处理入门(python图像处理入门一)
python数字图像处理入门
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pycharm,这样省了很多事
本来以为直接在pycharm里面的settings里面导入opencv的包就可以了,可是查了一下发现没有,这里还是要自己从网上下载然后导入,还是好麻烦呀,从网上查到可以从anaconda里面下载,比较方便,可是一个问题是我的pycharm的python解释器是用的自己下载的,而没用anaconda自带的解释器,这样下载下来可能也用不了,机智的我想到把原来的解释器卸载掉然后使用anaconda带来的解释器不就得了,不巧的是卸载的时候脑子一热把anaconda也卸载了……(这可怎么办好)无奈下只好重新下载了anaconda
anaconda有两种下载途径,第一种是从官网下载,第二种是使用清华镜像,清华镜像要快一点,但是一个问题是pycharm使用的时候会报错,这个时候要修改一个.condarc文件,后来又出了各种问题我就想那还是用国外的下载吧,慢就慢一点呗,意外的是其实也没有很慢,这个时候又出了一个错误,这时候重新使用国外下载的版本会报另外一个错误,有些博客提到使用conda update 或者conda update --reset这两条指令,由于前面修改了.condarc文件,所以并没有解决我的问题。可以采用两种方法解决,第一种是改回原来的样子,但是如果像我一样忘了原来的文件怎么办,就可以用第二种方法,将这个文件删掉,再重新执行conda update,成功了。
接下来是修改pycharm中的解释器,需要提到的是不仅要修改interpreter,还需要在pycharm的run按钮旁边的这个位置
我这里对应到cvtest2的下拉框,找到edit configuration,修改其中使用的解释器,不然的话由于原来的python解释器和现在的anaconda解释器不同,仍然会提示路径错误,找不到python
就在刚刚可以在pycharm中运行cv且不报错的时候,突然发现anaconda自带了一个神奇的小东西,它的名字叫做spyder,这个小可爱如果早点出现的话,可省了我好多麻烦
spyder是什么呢?
嗯这是一个看着很让人喜欢的python编译器,界面大概是这样的
简洁又可爱是不是?更好的是在这个环境里,anaconda下载的库可以直接使用,我的cv使用的第一个成功 的例子就是在spyder运行成功的,对它的好感又多了一分。
二、实例——读取一个图片
opencv这个库提供了很多有关图像处理的方法,在这里我们首先执行一个可以读取图片的程序:
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import cv2 as cv # 读入图片文件 src = cv.imread( 'e:\\360movedata\\users\\administrator\\desktop\\things2_0\\flower.jpg" alt="python数字图像处理入门(python图像处理入门一)" border="0" /> # 创建一个名字加 “ input image ” 的窗口, # 窗口可以根据图片大小自动调整 cv.namedwindow( 'input image' , cv.window_autosize) # 在窗口显示图片 cv.imshow( 'input image' , src) # 等待用户操作 cv.waitkey( 0 ) # 释放所有窗口 cv.destroyallwindows() |
imread这个方法提供了读取数据的方法,下面的namewindow方法根据其名字就可以得知是对读取图片之后弹出的窗口做设置的,具体可看代码中注释,接下来我们看一下执行出来的效果
哈,读取出来的图片和保存的原图是一样的,这是我要学习图像处理的第一步,那么下一步就要对这个图片做一些改动,这部分放在下一篇博客再讲
以上所述是小编给大家介绍的python图像处理入门详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对开心学习网网站的支持!
原文链接:https://blog.csdn.net/LieberVater/article/details/88542062- python 装饰器模式(python重试装饰器的简单实现方法)
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