欢迎进入 Python 领域。作为程序员,我们总是在寻找能提高效率、编写优雅的代码的工具,而 Python 正是其中之一。它的语法简洁,库资源丰富,不仅适合初学者快速上手,也为资深开发者提供了大量的深度开发可能性。在这份指南里,我们会深入探索 Python 的核心特点和功能,让你更好地理解为什么它在开发者社区中如此受欢迎。
OpenCV
Python 是一种解释型、交互式、面向对象的编程语言。其语法简单明了,结构紧凑,适用于从小型脚本到大型项目的开发。
为什么要学 Python?
.exe
文件并按照提示进行安装。记得勾选“Add Python to PATH”,这样你可以在命令行中直接运行 Python。在终端中使用 Homebrew:
brew install python3
在终端中使用 apt (Ubuntu/Debian):
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3
在终端或命令行中输入:
python3 --version
如果看到相应的 Python 版本号,则表示安装成功。
使用你喜欢的文本编辑器(例如 VSCode, Atom, Sublime Text 等)来创建一个新的文件。
在保存文件时,确保使用 .py
作为文件扩展名。例如,你可以命名文件为 first_program.py
。
在此文件中,我们可以编写一个简单的 Python 代码,例如:
print("Welcome to Python!")
打开命令提示符 (cmd),然后导航到你保存文件的文件夹。输入以下命令来运行 Python 文件:
python first_program.py
打开终端,并导航到你保存文件的文件夹。输入以下命令来运行 Python 文件:
python3 first_program.py
如果一切正常,你应该会在终端或命令提示符中看到输出 “Welcome to Python!”。
这就是创建并运行 Python 脚本的基础步骤。随着你对 Python 的进一步了解,你将能够编写更复杂、功能更强大的代码。
整数:
x = 10
浮点数:
y = 3.14
字符串:
greeting = "Hello, World!"
列表:
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
元组:
colors = ("red", "green", "blue")
字典:
person = {"name": "John", "age": 30}
if 条件:
if x > 10:
print("x is greater than 10")
for 循环:
for fruit in fruits:
print(fruit)
while 循环:
count = 0
while count < 5:
print(count)
count += 1
定义一个函数:
def greet(name):
return f"Hello, {name}!"
调用函数:
print(greet("Alice"))
def add(x, y):
return x + y
def subtract(x, y):
return x - y
def multiply(x, y):
return x * y
def divide(x, y):
if y == 0:
return "Undefined (division by zero)"
return x / y
# 测试
print(add(5, 3))
print(subtract(5, 3))
print(multiply(5, 3))
print(divide(5, 3))
当你运行上述代码时,你将看到各种基本算术运算的结果。
OpenCV
OpenCV
(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉和机器学习库,它有超过2500个经过优化的算法,适用于各种计算机视觉任务。
OpenCV
首先,你需要安装 OpenCV
。在终端或命令提示符中,使用以下命令安装:
pip install opencv-python
假设我们有一个目标是检测图像中的人脸。
下载级联分类器
OpenCV 为我们提供了预先训练好的人脸和眼睛检测的级联分类器。你可以从 OpenCV 的 GitHub 仓库下载它们:
下载这些文件并保存在你的项目目录中。
编写代码
import cv2
# 加载级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
# 读取图像
img = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
# 将图像转为灰度图,这样会提高检测的速度和准确性
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
# 在人脸上检测眼睛
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), (0, 255, 0), 2)
# 显示图像
cv2.imshow('img', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
将 path_to_your_image.jpg
替换为你要检测的图像的路径。
使用上述代码,你可以在图像中检测人脸和眼睛。这只是使用 OpenCV 进行图像识别的简单示例。OpenCV 提供了丰富的功能,可以用于多种计算机视觉任务。
书籍:
在线课程:
经过本指南的简要介绍,你应该对 Python 的基础内容和其潜在用途有了初步的了解。Python 是一个功能强大且易于上手的语言,无论是初学者还是资深开发者都能在其中找到适合自己的应用场景。希望你能继续探索并深入学习 Python,从而更好地运用它解决实际问题。
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