這篇文章主要介紹了python圖像處理入門，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，需要的朋友們下面隨着小編來一起學習學習吧
一、環境
由於這學期開了圖像處理這門課，所以想着在各種實驗開始之前自己先動手試一下
圖像處理那首先要配個環境嘛，配環境真的是我長久以來的噩夢了，每次都會出現奇奇怪怪的問題，首先上網查找了一下，opencv這個庫還是用的比較多的，如果想要使用C++來做圖像處理的話，那麼使用visual studio搭配opencv是比較常見的，所以就照着網上的教程下載好了vs之後下載了opencv的包，將包導入指定的路徑也設置好環境變量之後發現還是不行，怎麼辦呢？這個時候想到那還不如自己直接用python，一來現在python使用的越來越多，二來方法也多，語法什麼的也比較簡單，正好自己電腦上之前配置了pycharm，這樣省了很多事
本來以爲直接在pycharm裏面的settings裏面導入opencv的包就可以了，可是查了一下發現沒有，這裏還是要自己從網上下載然後導入，還是好麻煩呀，從網上查到可以從anaconda裏面下載，比較方便，可是一個問題是我的pycharm的python解釋器是用的自己下載的，而沒用anaconda自帶的解釋器，這樣下載下來可能也用不了，機智的我想到把原來的解釋器卸載掉然後使用anaconda帶來的解釋器不就得了，不巧的是卸載的時候腦子一熱把anaconda也卸載了……（這可怎麼辦好）無奈下只好重新下載了anaconda
anaconda有兩種下載途徑，第一種是從官網下載，第二種是使用清華鏡像，清華鏡像要快一點，但是一個問題是pycharm使用的時候會報錯，這個時候要修改一個.condarc文件，後來又出了各種問題我就想那還是用國外的下載吧，慢就慢一點唄，意外的是其實也沒有很慢，這個時候又出了一個錯誤，這時候重新使用國外下載的版本會報另外一個錯誤，有些博客提到使用conda update 或者conda update --reset這兩條指令，由於前面修改了.condarc文件，所以並沒有解決我的問題。可以採用兩種方法解決，第一種是改回原來的樣子，但是如果像我一樣忘了原來的文件怎麼辦，就可以用第二種方法，將這個文件刪掉，再重新執行conda update，成功了。
接下來是修改pycharm中的解釋器，需要提到的是不僅要修改interpreter，還需要在pycharm的Run按鈕旁邊的這個位置
我這裏對應到cvTest2的下拉框，找到Edit Configuration，修改其中使用的解釋器，不然的話由於原來的python解釋器和現在的anaconda解釋器不同，仍然會提示路徑錯誤，找不到python
就在剛剛可以在pycharm中運行cv且不報錯的時候，突然發現anaconda自帶了一個神奇的小東西，它的名字叫做spyder，這個小可愛如果早點出現的話，可省了我好多麻煩
Spyder是什麼呢？
嗯這是一個看着很讓人喜歡的python編譯器，界面大概是這樣的
簡潔又可愛是不是？更好的是在這個環境裏，anaconda下載的庫可以直接使用，我的cv使用的第一個成功 的例子就是在Spyder運行成功的，對它的好感又多了一分。
二、實例——讀取一個圖片
opencv這個庫提供了很多有關圖像處理的方法，在這裏我們首先執行一個可以讀取圖片的程序：
import cv2 as cv
# 讀入圖片文件
src = cv.imread('E:\\360MoveData\\Users\\Administrator\\Desktop\\things2_0\\flower.jpg')
# 創建一個名字加 “ input image ” 的窗口，
# 窗口可以根據圖片大小自動調整
cv.namedWindow('input image', cv.WINDOW_AUTOSIZE)
# 在窗口顯示圖片
cv.imshow('input image', src)
# 等待用戶操作
cv.waitKey(0)
# 釋放所有窗口
cv.destroyAllWindows()
imread這個方法提供了讀取數據的方法，下面的nameWindow方法根據其名字就可以得知是對讀取圖片之後彈出的窗口做設置的，具體可看代碼中註釋，接下來我們看一下執行出來的
哈，讀取出來的圖片和保存的原圖是一樣的，這是我要學習圖像處理的第一步，那麼下一步就要對這個圖片做一些改動，這部分放在下一篇博客再講
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以上所述是小編給大家介紹的python圖像處理入門詳解整合，希望對大家有所幫助
