Python에서 머신 비전 라이브러리를 사용하는 방법은 무엇입니까?

머신 비전 기술의 지속적인 개발과 광범위한 적용으로 Python은 가장 인기 있는 프로그래밍 언어가 되었습니다. OpenCV 및 Pillow와 같은 Python의 머신 비전 라이브러리도 점차 성숙해졌습니다. 이 기사에서는 Python에서 머신 비전 라이브러리를 사용하는 방법을 배웁니다.

1. 머신비전 라이브러리 설치

머신비전 라이브러리를 사용하기 전에 먼저 해당 라이브러리를 설치해야 합니다. 그 중 OpenCV와 Pillow가 가장 일반적으로 사용되는 머신비전 라이브러리입니다.

OpenCV를 설치하기 전에 먼저 numpy 라이브러리를 설치해야 하며 다음 명령을 통해 설치할 수 있습니다:

pip install numpypip install numpy

然后，可以安装OpenCV库：

pip install opencv-python

安装Pillow库较为简单，只需要执行以下命令：

pip install pillow

그런 다음 OpenCV 라이브러리를 설치할 수 있습니다:

2. pip install opencv-python

Pillow 라이브러리 설치는 비교적 간단합니다. 다음 명령을 실행하면 됩니다:

pip install Pillow

이미지 읽기

이미지 읽기는 머신 비전 분야에서 일반적으로 사용되는 작업 중 하나입니다. OpenCV 또는 Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지를 읽을 수 있습니다.

3. OpenCV 라이브러리를 이용하여 이미지를 읽는 코드는 다음과 같습니다.

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg') 

# 显示图像
cv2.imshow('image', img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Pillow 라이브러리를 이용하여 이미지를 읽는 코드는 다음과 같습니다.

from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('image.jpg') 

# 显示图像
img.show() 

위 코드에서 'image.jpg'를 바꿔야 합니다. 실제 이미지 파일 이름과 경로를 사용합니다.

이미지 작업

머신 비전 라이브러리는 이미지를 읽고 표시하는 것 외에도 다양한 이미지 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 이미지 작업입니다.

3.1 이미지 크기 조정

OpenCV 라이브러리를 사용하여 이미지 크기를 조정하는 코드는 다음과 같습니다.

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg') 

# 缩小图像至一半大小
resized_img = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)

# 显示缩小后的图像
cv2.imshow('resized image', resized_img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Pillow 라이브러리를 사용하여 이미지 크기를 조정하는 코드는 다음과 같습니다.

from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('image.jpg') 

# 缩小图像至一半大小
resized_img = img.resize((img.size[0]//2, img.size[1]//2))

# 显示缩小后的图像
resized_img.show() 

3.2 Grayscale 처리

사용 OpenCV 라이브러리를 사용한 Grayscale 처리 코드는 다음과 같습니다.

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg') 

# 转换为灰度图像
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示灰度图像
cv2.imshow('gray image', gray_img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

Pillow 라이브러리를 사용한 Grayscale 처리 코드는 다음과 같습니다.

from PIL import Image

# 读取图像
img = Image.open('image.jpg') 

# 转换为灰度图像
gray_img = img.convert('L')

# 显示灰度图像
gray_img.show() 

4. 3.3 Edge 감지

OpenCV 라이브러리는 다음과 같습니다.

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg') 

# 进行边缘检测
edge_img = cv2.Canny(img, 100, 200)

# 显示边缘检测后的图像
cv2.imshow('edge image', edge_img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows() 

가장자리 감지를 위해 Pillow 라이브러리 사용 감지된 코드는 다음과 같습니다. 🎜

from PIL import Image, ImageFilter

# 读取图像
img = Image.open('image.jpg') 

# 进行边缘检测
edge_img = img.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

# 显示边缘检测后的图像
edge_img.show() 

🎜🎜결론🎜🎜🎜위에서는 Python에서 머신 비전 라이브러리를 사용하는 기본 작업을 소개합니다. 독자는 선택할 수 있습니다. 필요에 따라 다양한 머신 비전 라이브러리와 이미지 작업 방법을 사용합니다. 그러나 머신 비전 라이브러리를 사용할 때는 코드 삽입 및 기타 보안 문제를 피하기 위해 코드의 보안 및 적법성에 주의를 기울여야 합니다. 🎜

위 내용은 Python에서 머신 비전 라이브러리를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!