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.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Делегирование в Python
  2. Нарезка списков в Python
  3. Область видимости переменных
  4. Оптимизация памяти с помощью __slots__
  5. Упрощенный вывод данных в Python
  6. Игра «Угадывание чисел»
  7. Подсчет элементов с помощью Counter из collections
  8. Многострочные строки в Python
  9. Переворот списка в Python
  10. Транспонирование 2D-массива с помощью zip
  11. Генераторы в Python
  12. Оператор is в Python
  13. Метод split() в Python
  14. Принципы SRP и OCP
  15. Метод count() для списков
  16. Группировка элементов Python
  17. Вывод баннеров
  18. Возврат нескольких значений
  19. Комментарии в Python.
  20. Печать календаря
  21. Профилирование кода
  22. Математические функции в Python
  23. Метод __call__ в Python
  24. Эффективная конкатенация строк с использованием join()
  25. Мониторинг памяти с Pympler
  26. Протокол управления контекстом
  27. Проверка файла .py на синтаксис.
  28. Чтение бинарного файла в Python.
  29. Numpy: объединение массивов
  30. Установка и использование Python-dateutil
  31. Очистка данных в Python
  32. JSON в Python: модуль, dump, dumps, load
  33. Моржовый оператор в Python 3.8
  34. Возврат нескольких значений из функции
  35. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  36. Обработка StopIteration в Python
  37. Печать списка с помощью метода join
  38. Атрибуты массивов в Numpy
  39. Функции высшего порядка в Python
  40. Обработка исключений в Python
  41. Освоение Python
  42. Обход элементов в Python
  43. Очистка списка от False, None, 0, «»
  44. Инвертирование словаря
  45. Работа с географическими данными в Python
  46. Добавление элементов в список
  47. Создание итератора
  48. Функция format() в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний

Добавить
свою компанию