Python看圖識別在智能化方面有著廣泛的應用，其中包括了天氣預測。在天氣預測中，我們可以使用Python代碼進行圖像分析，判斷云層的密度、顏色和覆蓋面積等參數，從而實現對天氣的合理預測。

# 導入相關庫
import requests
import json
# 從API獲取天氣圖片
apikey = "your api key"
url = "https://api.seniverse.com/v3/weather/now.json?key=" + apikey + "&location=beijing&language=zh-Hans&unit=c"
data = requests.get(url).text
json_data = json.loads(data)
# 將圖片保存到本地
img_url = json_data["results"][0]["now"]["weather_icon"]
r = requests.get(img_url)
with open("weather.png", "wb") as f:
f.write(r.content)
# 圖片分析
import cv2
# 讀取天氣圖片并縮放
img = cv2.imread("weather.png")
img = cv2.resize(img, (800, 600))
# 將圖片轉換為HSV格式
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
# 取出相應參數
low = (0, 0, 150)
high = (180, 50, 255)
mask = cv2.inRange(hsv, low, high)
# 計算白色面積
white_pixels = cv2.countNonZero(mask)
# 判斷天氣
if white_pixels >35000:
print("天晴")
elif 20000< white_pixels<= 35000:
print("多云")
else:
print("陰天")

天氣預測是一個具有挑戰性的課題，但是Python作為一種高效而簡潔的程序語言，在此方面具有著很大的優勢。我們可以利用Python代碼對天氣圖片進行分析和識別，從而實現天氣預測的智能化和自動化。同時，它也為我們提供了更多創新思路和實現方式。