OpenCV：Python下OpenCV安裝和入門最強詳細攻略

 

 

1、關於OpenCV簡介
       OpenCV是一個基於BSD許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺庫，能夠運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操做系統上。它輕量級並且高效——由一系列 C 函數和少許 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的不少通用算法。 OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，可是依然保留了大量的C語言接口。 

       在計算機視覺項目的開發中，OpenCV做爲較大衆的開源庫，擁有了豐富的經常使用圖像處理函數庫，採用C/C++語言編寫，能夠運行在Linux/Windows/Mac等操做系統上，可以快速的實現一些圖像處理和識別的任務。此外，OpenCV還提供了Java、python、cuda等的使用接口、機器學習的基礎算法調用，從而使得圖像處理和圖像分析變得更加易於上手，讓開發人員更多的精力花在算法的設計上。

2、OpenCV應用領域
一、人機互動 二、物體識別 三、圖像分割 四、人臉識別 五、動做識別 六、運動跟蹤 七、機器人 八、運動分析 九、機器視覺 十、結構分析 十一、汽車安全駕駛

圖像數據的操做 ( 分配、釋放、複製、設置和轉換)。 圖像是視頻的輸入輸出I/O （文件與攝像頭的輸入、圖像和視頻文件輸出）。
 矩陣和向量的操做以及線性代數的算法程序（矩陣積、解方程、特徵值以及奇異值等）。
各類動態數據結構（列表、隊列、集合、樹、圖等）。 
基本的數字圖像處理（濾波、邊緣檢測、角點檢測、採樣與差值、色彩轉換、形態操做、直方圖、圖像金字塔等）。 
結構分析（鏈接部件、輪廓處理、距離變換、各自距計算、模板匹配、Hough變換、多邊形逼近、直線擬合、橢圓擬合、Delaunay 三角劃分等）。 
攝像頭定標（發現與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩陣估計、立體對應）。
運動分析（光流、運動分割、跟蹤）。 
目標識別（特徵法、隱馬爾可夫模型：HMM）。

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基本的GUI （圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理、滾動條）。 

圖像標註（線、二次曲線、多邊形、畫文字）

3、安裝OpenCV的的兩種方法可直接聯繫客服QQ交代需求：953586085
由於OpenCV依賴一些庫，能夠在本博客中查找一些依賴庫的安裝方法，例如安裝Numpy方法等，本博客應有盡有！

T1使用whl文件法：先去官網https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv，下載相應Python版本的OpenCV的whl文件，如本人下載的opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl，而後在whl文件所在目錄下，

命令 pip install opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 進行安裝便可

T2直接命令法  pip install opencv-python  

最後，檢測安裝狀況

哈哈，大功告成！

繼續學習去啦~

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