提高图像处理效率的10个Python图像处理函数

在Python中，有很多强大的图像处理函数，可以帮助我们快速处理图像，并提高处理效率。下面是10个常用的Python图像处理函数。

1. imread()

该函数可以加载图像文件，并将其转换为NumPy数组。

import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')

2. imwrite()

该函数可以保存图像文件。

import cv2
cv2.imwrite('new_image.jpg', img)

3. resize()

该函数可以调整图像大小。

import cv2
img_resized = cv2.resize(img, (width, height))

4. cvtColor()

该函数可以将图像转换为其他颜色空间。

import cv2
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

5. threshold()

该函数可以将图像二值化。

import cv2
ret, thresh = cv2.threshold(img_gray, threshold_value, max_binary_value, cv2.THRESH_BINARY)

6. GaussianBlur()

该函数可以对图像进行高斯模糊处理。

import cv2
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), sigmaX)

7. Canny()

该函数可以进行边缘检测。

import cv2
edges = cv2.Canny(img_gray, low_threshold, high_threshold)

8. HoughLines()

该函数可以进行直线检测。

import cv2
lines = cv2.HoughLines(edges, rho, theta, threshold)

9. HoughCircles()

该函数可以进行圆检测。

import cv2
circles = cv2.HoughCircles(edges, cv2.HOUGH_GRADIENT, dp, min_dist, param1, param2, min_radius, max_radius)

10. imshow()

该函数可以显示图像。

import cv2
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上是10个常用的Python图像处理函数，可以帮助我们快速处理图像，并提高处理效率。