@kameron

Дополнительно можно использовать библиотеку OpenCV, которая предоставляет мощные инструменты для обработки изображений, включая загрузку, обработку, а также детекцию объектов. Вот примеры простых операций обработки изображений с использованием OpenCV:

import cv2

# Загрузка изображения с использованием OpenCV
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# Изменение размера изображения
resized_image = cv2.resize(image, (new_width, new_height))

# Применение фильтра размытия
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# Применение фильтра резкости
sharpened_image = cv2.filter2D(image, -1, kernel_sharpening)

# Обнаружение краев на изображении
edges = cv2.Canny(image, 100, 200)

# Сохранение изображения с использованием OpenCV
cv2.imwrite('path/to/output.jpg', result_image)

OpenCV также предоставляет широкий набор функций для обработки и анализа изображений, включая дескрипторы, детекторы, трекеры и даже возможность работать с видео. Комбинация numpy, scipy и OpenCV может быть мощным инструментом для обработки изображений и видео.

#onstage