Python是一種高級編程語言，具有廣泛的應(yīng)用范圍。其中一項重要的應(yīng)用是計算機視覺(CV)。CV是一種利用計算機技術(shù)對圖像和視頻進行處理和解析的學(xué)科。Python通過其CV庫和工具，如OpenCV、scikit-image和Pillow等，來支持CV。

OpenCV是Python中最流行的CV庫之一，它提供了許多CV算法和功能。下面是使用OpenCV庫實現(xiàn)的一個簡單的CV例子：

import cv2
# 加載圖像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 將圖像轉(zhuǎn)換為灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 閾值處理
ret, thresholded = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
# 顯示二值化圖像
cv2.imshow('thresholded image', thresholded)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，我們通過OpenCV讀取了名為'image.jpg'的圖像，并將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像。然后我們使用閾值處理將其轉(zhuǎn)換為二值圖像，并將其顯示出來。注意，我們調(diào)用了'cv2.waitKey(0)'來等待用戶按任意鍵，然后調(diào)用'cv2.destroyAllWindows()'關(guān)閉所有打開的圖像窗口。

除了OpenCV外，另一個流行的Python CV庫是scikit-image。它提供了許多CV算法和功能，如圖像分割、邊緣檢測和面部識別等。下面是使用scikit-image庫實現(xiàn)的一個簡單例子：

from skimage import io
from skimage.filters import threshold_otsu
# 加載圖像
image = io.imread('image.jpg', as_gray=True)
# Otsu閾值處理
thresh = threshold_otsu(image)
binary = image >thresh
# 顯示二值化圖像
io.imshow(binary)
io.show()

在上面的代碼中，我們使用scikit-image庫讀取名為'image.jpg'的灰度圖像。我們?nèi)缓笫褂肙tsu閾值處理將其轉(zhuǎn)換為二值圖像，并將其顯示出來。注意，我們使用'skimage.io.imshow()'顯示圖像并使用'skimage.io.show()'等待用戶關(guān)閉所有打開的圖像窗口。

總的來說，Python在處理和分析圖像方面具有強大的功能和廣泛的應(yīng)用。OpenCV和scikit-image是在Python中進行CV的兩個最流行的庫。使用其CV庫和工具，Python可用于圖像處理、計算機視覺和許多其他領(lǐng)域。