关于python深度学习计算机视觉的问题，小编就整理了2个相关介绍python深度学习计算机视觉的解答，让我们一起看看吧。
现在计算机视觉使用什么语言开发？c++、java、python都有，主流的opencv或者深度学习框架都支持上述语言的。但在实际产品落地时，如果与相关硬件对接的话，主流的摄像机等厂家提供的sdk或者api，主流还是c++、或者是网络api
opencv-python详细教程？OpenCV-Python是一个基于Python编程语言的计算机视觉库，提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，例如图像处理、物体检测、特征提取、目标跟踪、人脸识别等。下面是一个OpenCV-Python的详细教程：
安装OpenCV-Python
首先，使用pip命令安装OpenCV-Python库：pip install opencv-python。
加载图像
使用cv2.imread()函数加载图像文件。该函数的第一个参数是要加载的图像文件的名称，第二个参数是指定图像的读取方式。
显示图像
使用cv2.imshow()函数在屏幕上显示图像。该函数的第一个参数是窗口的名称，第二个参数是要显示的图像。
存储图像
使用cv2.imwrite()函数将图像保存为指定的文件格式。
图像的基本操作
OpenCV-Python库提供了很多图像处理函数，例如裁剪图像、调整图像大小、旋转图像、变换颜色空间、图像阈值处理等。
特征提取
OpenCV-Python库提供了各种特征提取算法，例如边缘检测、角点检测、特征匹配等。
目标检测
OpenCV-Python库提供了各种目标检测算法，例如人脸检测、物体检测等。
视频处理
OpenCV-Python库可以用来处理视频流，例如读取视频、捕捉视频帧、处理视频帧等。
到此，以上就是小编对于python深度学习计算机视觉的问题就介绍到这了，希望介绍python深度学习计算机视觉的2点解答对大家有用。
