OPENCV В PYTHON ЧАСТЬ 3

OpenCV в Python - это библиотека для компьютерного зрения, которая применяется в различных сферах, таких как медицина, изображения и видео. OpenCV может быть использована для разработки различных приложений, таких как распознавание лиц, отслеживание объектов и других проектов для компьютерного зрения.

Одной из выдающихся особенностей OpenCV в Python является модуль cv2, который предоставляет широкий набор функций для обработки изображений и видео. Для загрузки изображений в OpenCV используется функция imread, а для отображения изображений на экране - функция imshow.

import cv2image = cv2.imread("image.png")cv2.imshow("Image", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

Одним из распространенных методов обработки изображений является детектирование границ. Существует несколько методов детектирования границ, включая метод Канни, который является наиболее популярным. Для детектирования границ в OpenCV используется функция Canny.

import cv2image = cv2.imread("image.png")edges = cv2.Canny(image, 100, 200)cv2.imshow("Edges", edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

OpenCV также предоставляет набор функций для детектирования объектов на изображении. Одним из таких методов является каскады Хаара. Для детектирования объектов с использованием каскадов Хаара необходимо иметь файл каскада, который можно найти на сайте OpenCV.

import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")image = cv2.imread("image.png")gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)for (x, y, w, h) in faces:    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow("Faces", image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

В заключение, OpenCV в Python - это мощный инструмент для обработки изображений и видео. Он предоставляет набор функций и методов, которые можно использовать для создания различных приложений, связанных с компьютерным зрением.