Python是一種廣泛應用于機器學習和計算機視覺的高級編程語言。Python與其它語言相比，具有易于學習和使用的特點，簡單而強大的語法結構，使得其生態圈發展迅速。在計算機視覺領域中，Python具有廣泛的應用。其中，工器具識別是重要的應用場景之一。下面，將介紹如何使用Python進行工器具識別。

import cv2
import numpy as np
# 加載分類器
cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_classifier.xml')
# 讀入圖片，識別工器具
img = cv2.imread('tools.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
tools = cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 5)
# 在原圖中框出識別結果
for (x, y, w, h) in tools:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# 顯示識別結果
cv2.imshow('tools', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代碼中，使用OpenCV中的CascadeClassifier加載了一個XML分類器，該分類器是使用Haar特征進行訓練得到的。接著，讀入一張圖片，將其轉化為灰度圖像，并使用detectMultiScale方法進行工器具的檢測。在得到檢測結果后，將檢測出的工器具在原圖內框出，并輸出展示。

總體來說，Python提供了豐富的庫用于計算機視覺領域的開發，工器具識別作為其中的一個重要應用場景，具有很廣闊的發展前景。希望通過此文章能夠給讀者帶來一些啟發。