python的第三方库是干什么用的-python一些工作用到的第三方库

1、opencv-python：

用于实时处理计算机视觉方面的问题。使用NumPy数组。主要对图像的处理。

使用：import cv2

api:

a: cv2.resize(filepath, size, (interpolation=))

self.thumb_size = (600, 800)

cv2.imread(str(file)), self.thumb_size, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)"""图像的扩大与缩小有专门的一个函数，cv2.resize()，那么关于伸缩需要确定的就是缩放比例，可以是x与y方向相同倍数，也可以单独设置x与y的缩放比例。另外一个就是在缩放以后图像必然就会变化，这就又涉及到一个插值问题。那么这个函数中，缩放有几种不同的插值（interpolation）方法，在缩小时推荐cv2.INTER_ARER,扩大是推荐cv2.INTER_CUBIC和cv2.INTER_LINEAR。默认都是cv2.INTER_LINEAR."""

我们习惯的坐标表示是先 x 横坐标，再 y 纵坐标。在图像处理中，这种惯性思维尤其需要担心。因为在计算机中，图像是以矩阵的形式保存的，先行后列。所以，一张宽×高×颜色通道＝480×256×3 的图片会保存在一个 256×480×3 的三维张量中。图像处理时也是按照这种思想进行计算的（其中就包括 OpenCV 下的图像处理），即高×宽×颜色通道。

但是问题来了，cv2.resize这个api却是个小例外。因为它的参数输入却是：宽×高×颜色通道。

b：cv2.imwrite(path, img, imwrite_jpeg_quality)

保存图像很简单，直接用cv2.imwrite即可。

cv2.imwrite("D:\cat2.jpg", img)

第一个参数是保存的路径及文件名，第二个是图像矩阵。其中，imwrite()有个可选的第三个参数，如下：

cv2.imwrite("D:\cat2.jpg", img，[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5])

第三个参数针对特定的格式：对于JPEG，其表示的是图像的质量，用0-100的整数表示，默认为95。注意，cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为Long，必须转换成int。

2、fire--自动生成命令行工具

什么是命令行界面（CLI）？

Fire 不仅仅是一个生成 CLIs 的工具，而且还可以调试 Python 程序，交互式的使用 Fire

3、cython--兼容c/c++，加快python速度

Cython 可以让我们方便地：

用 Python 的语法混合编写 Python 和 C/C++ 代码，提升 Python 速度

调用 C/C++ 代码

cython与python不一样的地方：

Cython 程序的扩展名是 .pyx

cimport 是 Cython 中用来引入 .pxd 文件的命令。有关 .pxd 文件，可以简单理解成 C/C++ 中用来写声明的头文件，更具体的我会在后面写到。这里引入的两个是 Cython 预置的。

@cython.boundscheck(False) 和 @cython.wraparound(False) 两个修饰符用来关闭 Cython 的边界检查

Cython 的函数使用 cdef 定义，并且他可以给所有参数以及返回值指定类型。

how to 编译这个pyx文件，使之生成一个.so的动态连接库文件？

#在命令行运行：

python setup.py build_ext --inplace"""setup.py是这个cython包里做指引的文件，运行它才能编译出so文件"""

4、fn -- 函数式编程(FP)

5、numpy --扩展程序库：支持大量的维度数组与矩阵运算

NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：

一个强大的N维数组对象 ndarray

广播功能函数

整合 C/C++/Fortran 代码的工具

线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能

6、pyyaml -- 专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大，远比 JSON 格式方便

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