数字图像处理基于Python蔡体健实验答案 数字图像处理用python吗

Python中的图像处理（第三章）数字图像处理基础（2）

• 前言
• 一. Python准备
• 二. Python仿真
• 三. 小结

前言

随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、可扩展性、可扩充性、可嵌入性：丰富的库等等，自己在学习与工作中也时常接触到Python，这个系列文章的话主要就是介绍一些在Python中常用一些例程进行仿真演示！

因为自己是做图像语音出身的，所以首先来实现一个简单的图片读取与处理的例程，OpenCV已经在Python上进行了多个版本的维护，所以相比VS，Python的环境配置不会那么繁琐，缺库直接安装就可以。本系列文章例程都是基于Python3.8的环境下进行，所以大家在进行借鉴的时候建议最好在3.8.0版本以上进行仿真。本文继续来对本书第三章的5个例程进行介绍。

一. Python准备

如何确定自己安装好了python

win+R输入cmd进入命令行程序

点击“确定”

输入：python，回车

看到Python相关的版本信息，说明Python安装成功。

二. Python仿真

（1）新建一个chapter03_06.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

# -*- coding:utf-8 -*-
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2  
import numpy as np  
import matplotlib.pyplot as plt

#读取图像
img1 = cv2.imread('lena.png')
img1 = cv2.cvtColor(img1, cv2.COLOR_BGR2RGB)

img2 = cv2.imread('people.png')
img2 = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2RGB)

img3 = cv2.imread('flower.png')
img3 = cv2.cvtColor(img3, cv2.COLOR_BGR2RGB)

img4 = cv2.imread('scenery.png')
img4 = cv2.cvtColor(img4, cv2.COLOR_BGR2RGB)

#显示四张图像
titles = ['lena', 'people', 'flower', 'scenery']
images = [img1, img2, img3, img4]
for i in range(4):
   plt.subplot(2, 2, i+1), plt.imshow(images[i], 'gray')
   plt.title(titles[i])
   plt.xticks([]),plt.yticks([])
plt.show()

保存.py文件

输入eixt()退出python，输入命令行进入工程文件目录

输入以下命令，跑起工程

python chapter03_06.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（2）新建一个chapter03_07.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制直线
cv2.line(img, (0,0), (255,255), (55,255,155), 5)

#显示图像
cv2.imshow("line", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter03_07.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（3）新建一个chapter03_08.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制直线
i = 0
while i<255:
    cv2.line(img, (0,i), (255,255-i), (55,255,155), 5)
    i = i + 1

#显示图像
cv2.imshow("line", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter03_08.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（4）新建一个chapter03_09.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制矩形
cv2.rectangle(img, (20,20), (150,250), (255,0,0), 2)

#显示图像
cv2.imshow("rectangle", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter03_09.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！

（5）新建一个chapter03_10.py文件，输入以下代码，图片也放在与.py文件同级文件夹下

# -*- coding:utf-8 -*-
import cv2
import numpy as np

#创建黑色图像
img = np.zeros((256,256,3), np.uint8)

#绘制圆形
cv2.circle(img, (100,100), 50, (255,255,0), 4)

#显示图像
cv2.imshow("circle", img)

#等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

保存.py文件输入以下命令，跑起工程

python chapter03_10.py

没有报错，直接弹出图片，运行成功！