python圖像教程（基于Python進行簡單的圖像處理）

圖像處理是指對圖像進行各種操作的過程，包括圖像增強、圖像濾波、邊緣檢測、形態學處理等。在Python中，我們可以使用OpenCV庫進行圖像處理。

「圖像增強」是指對圖像進行亮度、對比度、色彩等方面的調整，以改善圖像的質量。在OpenCV中，可以使用cv2.equalizeHist()函數進行直方圖均衡化，以增強圖像的對比度。
「圖像濾波」是指對圖像進行平滑處理，以去除噪聲和細節，以便更好地進行后續處理。在OpenCV中，可以使用cv2.blur()、cv2.GaussianBlur()、cv2.medianBlur()等函數進行圖像濾波。
「邊緣檢測」是指對圖像中的邊緣進行檢測和提取，以便更好地進行后續處理。在OpenCV中，可以使用cv2.Canny()函數進行邊緣檢測。
「形態學處理」是指對圖像進行膨脹、腐蝕、開運算、閉運算等操作，以改變圖像的形態和結構。在OpenCV中，可以使用cv2.erode()、cv2.dilate()、cv2.morphologyEx()等函數進行形態學處理。
除了以上常用的圖像處理操作外，還有很多其他的圖像處理技術，如圖像分割、圖像拼接、圖像識別等。在實際應用中，我們需要根據具體的需求選擇合適的圖像處理技術。本文將介紹如何使用Python和OpenCV庫實現這些功能。

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圖像分割
圖像分割是將圖像分成若干個部分或區域的過程。在本例中，我們將使用OTSU算法進行圖像分割。


import cv2
import numpy as np
讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg')
圖像分割
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
顯示圖像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
閾值處理
閾值處理是將圖像中的像素值轉換為二進制值的過程。在本例中，我們將使用OTSU算法進行閾值處理。


import cv2
import numpy as np
讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg')
閾值處理
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)
顯示圖像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('thresh', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
提取綠色分數
提取綠色分數是指從圖像中提取綠色像素的數量。在本例中，我們將使用HSV顏色空間進行綠色分數的提取。

import cv2
import numpy as np
讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg')
提取綠色分數
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
lower_green = np.array([50, 50, 50])
upper_green = np.array([70, 255, 255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_green, upper_green)
green_score = cv2.countNonZero(mask)
輸出結果
print("綠色分數：", green_score)
顯示圖像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('mask', mask)
cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

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