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关于python图像识别函数的信息

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Python如何图像识别？pillow包可以处理图像
pillow：（了解）（python image library）是一个有关图像图片处理的包，这个包底层用的C C++,但PIL包是python2下使用 。所以又更新了一个适合python3版本的、基于PIL包的新包pillow 。
安装pillow：
pip install pillow
至于识别，那就可能是文字识别或人脸识别 。这需要学习很多东西，建议小白还是先把基础学好吧 。
python怎么识别图片中每个线的基本形状轮廓搜索
Cv2python图像识别函数的方法 。findContours用于查找轮廓 。代码示例如下:
Cr、t = cv2 。cv2 findContours (b 。retr_tree cv2.chain_approx_simple) #
第三个参数定义了轮廓python图像识别函数的近似方式
在上述函数的参数中python图像识别函数，第一个参数是二值化矩阵python图像识别函数，第二个参数是获得轮廓的方式，第三个参数是定义轮廓的近似方式 。
搜索大纲
Cv2方法 。FindContours用于查找contours 。代码示例如下:
Cr t等于cv2 。Cv2 findContours (b. retr_tree Cv2 .chain_approx_simple) #
第三个参数定义了轮廓的近似方式
上述函数的参数中，第一个参数是二值化矩阵，第二个参数是获取轮廓的方式，第三个参数是定义轮廓的近似方式 。
怎样使用Python图像处理Python图像处理是一种简单易学，功能强大的解释型编程语言 ， 它有简洁明了的语法，高效率的高层数据结构，能够简单而有效地实现面向对象编程 ， 下文进行对Python图像处理进行说明 。
当然，首先要感谢“恋花蝶”，是他的文章“用Python图像处理 ” 帮我坚定了用Python和PIL解决问题的想法，对于PIL的一些介绍和基本操作，可以看看这篇文章 。我这里主要是介绍点我在使用过程中的经验 。
PIL可以对图像的颜色进行转换，并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式，简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成，其中mode表示输出的颜色模式 。例如''L''表示灰度 ， ''1''表示二值图模式等 。
但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时，是采用固定的阈 值127来实现的 ， 即灰度高于127的像素值为1，而灰度低于127的像素值为0 。为了能够通过自定义的阈值实现灰度图到二值图的转换，就要用到 Image.point函数 。
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Image.point函数有多种形式，这里只讨论Image.point(table, mode)，利用该函数可以通过查表的方式实现像素颜色的模式转换 。其中table为颜色转换过程中的映射表，每个颜色通道应当有256个元素，而 mode表示所输出的颜色模式，同样的，''L''表示灰度 ， ''1''表示二值图模式 。
可见，转换过程的关键在于设计映射表，如果只是需要一个简单的箝位值，可以将table中高于或低于箝位值的元素分别设为1与0 。当然，由于这里的table并没有什么特殊要求，所以可以通过对元素的特殊设定实现（0, 255）范围内 ， 任意需要的一对一映射关系 。
示例代码如下：
import Image# load a color imageim = Image.open(''fun.jpg'')# convert to grey level imageLim = im.convert(''L'')Lim.save(''fun_Level.jpg'')# setup a converting table with constant thresholdthreshold = 80 table = []for i in range(256):if ithreshold:table.append(0)else:table.append(1)# convert to binary image by the tablebim = Lim.point(table, ''1'')bim.save(''fun_binary.jpg'')
IT部分通常要完成的任务相当繁重但支撑这些工作的资源却很少，这已经成为公开的秘密 。任何承诺提高编码效率、降低软件总成本的IT解决方案都应该进行 周到的考虑 。Python图像处理所具有的一个显著优势就是可以在企业的软件创建和维护阶段节约大量资金 ， 而这两个阶段的软件成本占到了软件整个生命周期中总成本 的50%到95% 。

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