类型: 数据可视化库
功能: 创建线图、柱状图、散点图、直方图、饼图等多种静态图表，支持子图布局、色彩映射、图例、注解等高级定制。
适用场景: 科研论文、报告、数据分析展示。
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 2 * np.pi, 400)y = np.sin(x ** 2)plt.figure(figsize=(8, 6))plt.plot(x, y)plt.title('Sine of Squared X')plt.xlabel('X', fontsize=14)plt.ylabel('Y', fontsize=14)plt.grid(True)plt.show()</code></pre><p><span style=)
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# 替换成需要处理的图片# 应用 Sobel 边缘检测edges = sobel(image)# 显示原图和边缘检测结果fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))ax[0].imshow(image, cmap='gray')ax[0].set_title('Original Image')ax[1].imshow(edges, cmap='gray')ax[1].set_title('Sobel Edge Detection')plt.tight_layout()plt.show()</code></pre><p style=)
# 转为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 应用Canny边缘检测edges = cv2.Canny(gray, threshold1=100, threshold2=200)# 显示原图和边缘检测结果cv2.imshow('Original Image', image)cv2.imshow('Canny Edge Detection', edges)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()</code></pre><p style=)
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类型: 计算机视觉库（封装了OpenCV、PIL、NumPy）
功能: 提供易用的API，简化计算机视觉任务，如图像获取、预处理、特征检测、物体识别等。
适用场景: 初学者快速上手计算机视觉项目、教育和原型开发。
from SimpleCV import Camera, Display# 初始化摄像头cam = Camera()# 创建显示窗口disp = Display()while True: # 获取一帧图像 img = cam.getImage() # 对图像进行灰度处理 gray_img = img.grayscale() # 在窗口中显示图像 gray_img.show(disp) # 检查是否有按键事件（如'q'键按下退出循环） if disp.isDone(): breakdisp.destroy()本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-86351-0.htmlPython 处理图片的十个库，你知道几个？
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