Курс Python → Работа с OpenCV
OpenCV (Open Source Computer Vision) — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для работы с алгоритмами компьютерного зрения, машинным обучением и обработкой изображений. Она предоставляет широкий спектр функций и инструментов для работы с изображениями и видео, а также для анализа и обработки данных.
С помощью OpenCV можно выполнять такие задачи, как распознавание объектов на изображениях, трекинг движущихся объектов, анализ фотографий и видео, а также создание различных видов фильтров и эффектов. Эта библиотека широко используется в различных областях, таких как медицина, робототехника, автоматизация производства и другие.
Для начала работы с OpenCV необходимо установить библиотеку на свой компьютер. Это можно сделать с помощью пакетного менеджера pip, выполнив команду pip install opencv-python. После установки библиотеки можно импортировать ее в свой проект с помощью команды import cv2.
import cv2
# Загрузка изображения
image = cv2.imread('image.jpg')
# Отображение изображения
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
Приведенный выше пример кода демонстрирует основные шаги для работы с изображением с использованием OpenCV. Здесь происходит загрузка изображения, отображение его на экране и ожидание нажатия клавиши для закрытия окна. OpenCV предоставляет множество других функций для обработки изображений, которые можно использовать для решения различных задач в области компьютерного зрения.
Другие уроки курса "Python"
- Оператор (*) в Python
- Создание комплексных чисел
- Использование метода lower()
- Запуск асинхронной корутины
- Идентификатор объекта в Python
- Измерение времени выполнения кода в Python
- Форматирование объектов с модулем pprint
- Python и Юникод: работа с цифрами
- Операторы объединения в Python 3.9
- Многоточие в Python
- Наиболее частотные элементы с помощью Counter
- Возврат значений из генератора
- Избегание циклических зависимостей классов в Python
- Подчеркивание в REPL
- Искажение имен в Python
- Оператор «моржа» (Walrus Operator)
- Ноутбуки AMD Ryzen ™ 4000: мощность и эффективность
- Python OrderedDict и fromkeys() — работа с словарями
- Отображение HTML кода в Python
- Работа с аргументами командной строки
- Деление в Python
- Использование функции product
- Списковое включение в Python
- Python: динамическая типизация и проверка типов
- Аннотации типов в Python
- Операторы присваивания в Python
- Расчет времени выполнения
- Путь к интерпретатору Python
- Лямбда-функции в Python
- Работа со строками в Python.
- Генерация резюме в Gensim
- Python: отличительная особенность — отступы
- Синтаксис переменных цикла в Python
- Регулярные выражения: метод match
- Метод Self в Python
- Непрерывная проверка в Python
- Перевод двоичного кода в целое число
- Работа с контекстными менеджерами
- Использование модуля __future__
- Создание панели меню Tkinter
- Оптимизация памяти с slots
- Создание новых списков в Python
- Локальные переменные.
- Просмотр атрибутов и методов класса
- Проверка дублей в списке.
- Получение обратного списка чисел
- Глобальные переменные в Python
- Разница между датами
- Установка и использование emoji
