Python工程师教你如何下载安装OpenCV

小蓝 • 2024-11-19 00:42 • 编程

OpenCV是一款功能强大的计算机视觉和机器学习库，它能够帮助我们处理图像和视频，并实现人脸检测、物体识别等功能。它是免费的、开源的，并且支持多种语言，包括Python、C++等。

一、OpenCV的下载与安装

安装OpenCV有多种方法，包括使用二进制文件、从源代码构建，还可以使用包管理器等等。下面将详细介绍使用二进制文件安装和使用包管理器安装的方法。

1. 使用二进制文件安装

使用二进制文件来安装OpenCV是一种简单和快速的方式，这里我们介绍在Windows下的安装方法。

Step 1：下载OpenCV二进制文件

打开OpenCV的官方网站 https://opencv.org/releases/，下载安装程序对应的OpenCV版本。选择合适的版本以后，双击运行安装程序。

Step 2：安装OpenCV

在安装程序运行后，你需要选择要安装的组件。OpenCV包含了很多的组件，包括Python模块、C++头文件等。在这里我们选择待安装的组件如下图所示：

[X] For windows user built-in
[V] Python 3.7
[X] Install to C:\Program Files\opencv

在勾选完毕后选择Install开始安装，安装完成后点击Finish。

Step 3：安装OpenCV的Python模块

接下来需要安装OpenCV的Python模块，打开Python命令行，输入以下命令：

python -m pip install opencv-python

如果你需要使用Contrib模块，可以输入以下命令：

python -m pip install opencv-contrib-python

2. 使用包管理器安装

使用包管理器来安装OpenCV是一种更优美的方法，它可以自动解决依赖问题，安装过程更加方便。

Step 1：更新系统

在使用包管理器安装OpenCV之前，你需要先更新系统，使用以下命令：

sudo apt-get update

Step 2：安装OpenCV

在更新系统之后，安装OpenCV的Python模块可以使用以下命令：

sudo apt-get install python-opencv

如果你需要安装Contrib模块，可以输入以下命令：

sudo apt-get install python-opencv-contrib

二、OpenCV的使用

安装完成后，你就可以开始使用OpenCV了。下面将介绍一些OpenCV库中的常用函数及其使用方法。

1. 图像读取与显示

使用OpenCV库中的cv2.imread()函数可以读取本地磁盘上的图片，使用cv2.imshow()函数可以在窗口显示图片。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg') # 读取图片
cv2.imshow('test',img) # 显示图片
cv2.waitKey(0) # 等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows() # 关闭显示窗口

其中test.jpg是本地文件名，cv2.imshow()函数中的test是窗口名。

2. 图像缩放

可以使用OpenCV库中的cv2.resize()函数进行图像缩放。

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg') # 读取图片
res = cv2.resize(img,(600,600),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) # 缩放
cv2.imshow('resized',res) # 显示缩放后的图片
cv2.waitKey(0) # 等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows() # 关闭显示窗口

其中(600,600)是缩放后的图片大小。

3. 图像裁剪

可以使用OpenCV库中的numpy索引来对图像进行裁剪。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('test.jpg') # 读取图片
cropped = img[100:500, 200:600] # 裁剪图片
cv2.imshow('cropped',cropped) # 显示裁剪后的图片
cv2.waitKey(0) # 等待键盘输入
cv2.destroyAllWindows() # 关闭显示窗口

其中[100:500, 200:600]是裁剪后的图片范围，可以根据实际需要进行调整。

三、小结

本文介绍了使用二进制文件和包管理器两种方式安装OpenCV，以及介绍了一些常用的OpenCV库函数。在实际项目中，OpenCV是非常重要的计算机视觉和机器学习库之一，深入掌握它的使用可以为你的项目开发提供很大的帮助。

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