计算机视觉——opencv快速入门(一) opencv的介绍与安装

什么是opencv

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它旨在提供广泛的图像和视频处理功能，支持多种编程语言（主要包括C++, Python, Java等）和操作系统（如Linux, Windows, macOS, Android, and iOS）。OpenCV库包含了大量的优化算法，用于解决计算机视觉中的常见问题，比如图像处理、视频分析、特征检测、对象识别、机器学习以及深度学习相关的任务。

OpenCV的设计考虑了执行效率，特别强调实时应用的性能，因此它被广泛应用于需要高效图像处理能力的场景中，比如安全监控、自动驾驶、医学影像分析、无人机导航、机器人技术、AR/VR应用以及各种科研和工业项目。由于其开源的特性，全球有大量开发者和研究者持续为OpenCV贡献代码和改进，使其成为计算机视觉领域中最受欢迎和广泛使用的工具之一。

opencv-python的安装

不同的opencv版本对应着不同的python版本，两个不相容的会报错,同时由于版权问题3.4.3以后的版本右很多算法是付费的,所以建议版本的使用最好比较靠前,python和opencv版本的对应可以参考这里

这里opencv-python对应的是opencv的版本，cp对应的是python的版本

这里我使用的是anaconda来配置相关环境，大家也可以选择直接下载python环境，这里我简单来介绍如何使用anaconda来配置相关环境：
注意: anaconda的下载与安装可以参考：
史上最全最详细的Anaconda安装教程

点击create按钮配置python虚拟环境版本：
然后选择python版本并且取名
打开对应虚拟环境的终端，下载相关python的第三方包：

点击播放键，选择open teminal

然后我们使用相关命令下载相关第三方包即可，最后可以使用pip list来查看自己所下载的第三方包：

这样就完成了基本环境的配置，后面需要下载新的第三方包也这样即可。

第一个opencv程序

当我们完成了上述环境的配置,可以考虑用下面这个代码来测试一下环境是否安装成功：

python 复制代码

import cv2

cv2.namedWindow("image", cv2.WINDOW_NORMAL)
img = cv2.imread(r'C:\\Users\\fengxu\Desktop\\Screenshots\\1b8fc10d60dbe62d15237451f13408a1.jpg')
cv2.resizeWindow("image", 600,400)
cv2.imshow("image", img)

# 等待按键后关闭窗口，否则imshow的窗口会立即消失
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下：

注意:图片路径要修改成自己的路径