使用Python库在Haskell中进行机器视觉的示例

在Haskell中使用Python库进行机器视觉可以通过使用Haskell的hpython库进行Python代码的嵌入实现。下面我会给出一个简单的示例，使用Python库OpenCV实现图像处理中的边缘检测。

首先，在Haskell中安装hpython库。可以通过以下命令在终端中执行：

$ cabal install hpython

接下来，我们创建一个Haskell脚本，例如image_processing.hs，并使用hpython嵌入Python代码实现边缘检测功能。下面是一个示例代码：

{-# LANGUAGE QuasiQuotes #-}
import Python.Embed as Py

main :: IO ()
main = Py.withPython $ do
    -- 导入所需的Python库
    Py.import_ "cv2" as cv

    -- 读取图像
    img <- [Py.py| cv.imread("image.jpg") |]

    -- 转换为灰度图像
    gray <- [Py.py| cv.cvtColor($(img), cv.COLOR_BGR2GRAY) |]

    -- 使用Canny边缘检测
    edges <- [Py.py| cv.Canny($(gray), 100, 200) |]

    -- 显示图像
    [Py.py| cv.imshow("Edges", $(edges)) |]
    [Py.py| cv.waitKey(0) |]
    [Py.py| cv.destroyAllWindows() |]

在这个示例中，我们首先使用Py.withPython函数创建了一个Python运行时环境。然后，使用Py.import_函数导入了cv2模块，这是OpenCV库的Python接口。

接下来，我们使用[Py.py| ... |]的语法将Python代码嵌入Haskell代码中。我们首先读取了一张图像，并将其转换为灰度图像，然后使用Canny算法进行边缘检测。最后，我们使用cv.imshow显示检测到的边缘图像，等待用户按下任意键后关闭窗口。

完整的示例中还可以使用其他的OpenCV函数进行更复杂的图像处理任务，例如人脸检测、颜色空间转换等等。需要根据具体任务的需求来选择使用的Python函数。

通过嵌入Python代码，我们可以在Haskell中使用Python库进行机器视觉任务。这样可以充分发挥Haskell的强大类型系统和函数式编程能力，并结合Python库的丰富功能和生态系统。