Python 視覺識別庫是一個強大的工具，能夠幫助計算機讀取和理解圖像。幾乎所有現代圖像識別和處理技術都依賴于 Python 視覺識別庫。它很容易使用，并且有許多有用的功能。

下面是使用 Python 視覺識別庫的一些示例：

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('example.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 60, minLineLength=20, maxLineGap=10)
for line in lines:
x1, y1, x2, y2 = line[0]
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Image with lines', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代碼演示了如何使用 Python 視覺識別庫檢測圖像中的直線。該程序加載一個名為 'example.jpg' 的圖像，將其轉換為灰度圖像，然后使用邊緣檢測算法 Canny 來提取圖像中的邊緣。然后，它使用 Hough 變換找到圖像中的直線，并在圖像中繪制這些直線。

除了直線檢測之外，Python 視覺識別庫還可以用于許多其他用途，例如人臉檢測、紅眼校正、圖像增強、特征提取等。