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Python计算机视觉高级应用：OpenCV与Pillow库深度解析 大家好，今天我们来深入探讨Python计算机视觉领域，着重讲解OpenCV和Pillow两个核心库在图像预处理、特征提取与目标检测中的高级应用。我们将通过理论结合实践的方式，深入理解这些库的高级功能，并掌握实际应用技巧。 一、图像预处理：让数据更清晰 图像预处理是计算机视觉任务中至关重要的一步。良好的预处理可以显著提高后续特征提取和目标检测的准确率和效率。OpenCV和Pillow提供了丰富的图像处理函数，可以满足各种预处理需求。 1.1 色彩空间转换 图像通常以RGB（红绿蓝）格式存储，但在某些情况下，其他色彩空间可能更适合特定的任务。例如，灰度图像只有一个通道，可以减少计算量；HSV（色调、饱和度、亮度）色彩空间则更适合基于颜色的分割。 OpenCV: 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) # 转换为HSV图像 hsv_img = cv2. …

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好的，我们开始今天的讲座，主题是Python图像处理中Pillow和OpenCV的高级用法。 Pillow高级用法 Pillow是Python Imaging Library (PIL) 的一个分支，它提供了广泛的图像处理能力。虽然基础用法如打开、保存、调整大小等比较常见，但Pillow的高级用法涉及更多图像操作和算法。 图像模式转换: Pillow允许在不同的图像模式之间进行转换。常见的模式包括： L: 灰度图像 RGB: 彩色图像 RGBA: 彩色图像，带透明度 CMYK: 用于印刷的彩色图像 from PIL import Image img = Image.open(“example.png”) # 假设example.png是RGB图像 img_gray = img.convert(“L”) img_rgba = img.convert(“RGBA”) img_cmyk = img.convert(“CMYK”) img_gray.save(“example_gray.png”) img_rgba.save(“example_rgba.png”) img_cmyk.save( …

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