OpenCV 安装与基础使用教程(Python)

文章目录


一、硬件要求

OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库,对硬件的要求并不严格,但为了更好的性能和体验,建议满足以下配置:

  • 操作系统:Windows 10 或更高版本,Ubuntu 16.04 或更高版本
  • 处理器:Intel Core i5 或更高
  • 内存:至少 8GB RAM
  • 硬盘空间:安装 OpenCV 及相关软件至少需要几GB空间
  • 显卡(可选,用于加速处理):NVIDIA 或 AMD GPU,并安装相应的驱动程序

二、安装

Python 环境安装,建议选择 Python 3.7及以上版本。通过pip安装 OpenCV 是最简便的方法。pip 是Python的包管理工具,用于安装和管理 Python 包。

bash 复制代码
# 使用清华大学的镜像源以加速下载,如果您不需要contrib模块,可以只安装 opencv-python-headless
pip install opencv-python-headless --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  
pip install opencv-contrib-python-headless --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

验证是否安装成功,下是一个简单的示例,展示如何使用OpenCV读取并显示图片:

python 复制代码
import cv2  
 
img = cv2.imread('图片路径')  # 读取图片  
cv2.imshow('Image', img)  # 显示图片  
cv2.waitKey(0)  # 等待按键操作,0表示无限等待  
cv2.destroyAllWindows()	# 关闭所有窗口  

注意:OpenCV默认以BGR格式读取图片,而不是RGB。

三、功能介绍

OpenCV提供了丰富的功能,包括但不限于:

  • 图像读取与显示:使用imread和imshow函数。
  • 色彩空间转换:使用cvtColor函数。
  • 图像平滑:如高斯模糊GaussianBlur。
  • 边缘检测:如Canny边缘检测器。
  • 目标检测:如使用Haar特征分类器进行人脸检测。
  • 特征提取和匹配:如SIFT、SURF、ORB等。
  • 图像变换:如仿射变换、透视变换。
  • 形态学操作:如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。
  • 视频处理:从文件或摄像头读取视频,进行实时处理。

总结

通过本教程,您应该能够完成OpenCV的安装,并了解如何使用OpenCV进行基本的图像处理操作。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,掌握其基础操作将为您在图像处理、计算机视觉和机器学习领域的学习打下坚实基础。祝您学习愉快!

OpenCV官方文档:https://docs.opencv.org/4.x/

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