写一个visionpro框架

VisionPro是一个用于计算机视觉应用的框架，提供一些常用的图像处理和分析功能，比如边缘检测、特征提取、目标检测等。下面是一个简单的VisionPro框架示例：

import cv2

class VisionPro:
    def __init__(self, img_path):
        self.img = cv2.imread(img_path)
        
    def edge_detection(self):
        gray = cv2.cvtColor(self.img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)
        return edges
        
    def feature_extraction(self):
        sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
        kp, des = sift.detectAndCompute(self.img, None)
        return kp, des
        
    def object_detection(self, template_path):
        template = cv2.imread(template_path, 0)
        w, h = template.shape[::-1]
        res = cv2.matchTemplate(self.img,template,cv2.TM_CCOEFF_NORMED)
        loc = np.where( res >= 0.7)
        for pt in zip(*loc[::-1]):
            cv2.rectangle(self.img, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0,0,255), 2)
        return self.img

这个框架包含了三个主要的功能：边缘检测、特征提取和目标检测。通过传入一张图像路径初始化一个VisionPro对象，然后就可以调用这些方法来处理图像了。其中，边缘检测使用了OpenCV的Canny算法，特征提取使用了SIFT算法，目标检测使用了模板匹配算法。除此之外，还可以扩展其他常用的图像处理和分析功能。