Python 3.7對應的OpenCV版本詳解

一、OpenCV簡述

OpenCV是一個跨平台計算機視覺庫，該庫最初是在英特爾的研究中開發的，後來成為了一個開源項目。OpenCV可以免費使用，同時也支持商業應用，在圖像處理、模式識別、機器視覺等領域都有廣泛的應用。

OpenCV 的全稱是 Open Source Computer Vision Library，也就是開源的計算機視覺庫。 它是一個基於 BSD 許可 (開源、免費使用) 發布的跨平台計算機視覺庫，可以運行在 Linux、Windows、Android 和 Mac OSX 等操作系統下。

二、Python 3.7對應的OpenCV版本

Python是一種常用的編程語言，因其簡單易學、方便快捷的特點，逐漸成為計算機視覺領域的主流之一。而OpenCV也提供了一系列的Python API介面，方便開發人員在Python中進行圖像處理和計算機視覺項目的開發。

目前，Python 3.7對應的OpenCV版本是OpenCV 4.1.0，它是OpenCV最新的主要版本，於2019年1月發布。同時，OpenCV 3.4.7也是Python 3.7可用的穩定版本。

三、安裝OpenCV

安裝OpenCV需根據自身操作系統和Python版本選擇對應的安裝方式。以下是在Windows操作系統下Python 3.7中安裝OpenCV的步驟：

1. 安裝Python

首先需要下載和安裝Python 3.7版本，Python官方網站提供了下載地址。安裝完畢後需將Python路徑添加至環境變數中。

# 示例代碼
import cv2

print(cv2.__version__)

2. 安裝OpenCV

OpenCV有多種安裝方式，可以使用pip進行安裝，也可以下載源碼進行編譯安裝。本次演示使用pip進行安裝：

# 示例代碼
pip install opencv-python-headless

四、基本操作

1. 讀取和顯示圖像

OpenCV處理圖像的第一步即為讀取和顯示圖像。下面的示例代碼讀取一張名為「lena.jpg」的圖片，並將其顯示出來：

# 示例代碼
import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 圖像屬性

使用OpenCV獲取圖像的屬性，包括寬度、高度、通道數和數據類型等。下面是一個獲取圖像寬度、高度和通道數的示例：

# 示例代碼
import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg')
print(img.shape)

五、圖像處理

1. 顏色空間轉換

OpenCV提供了顏色空間轉換的函數cvtColor()，它可以將圖像從一個顏色空間轉換為另一個顏色空間。

# 示例代碼
import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 圖像平滑

使用OpenCV對圖像進行平滑處理，可以去除雜訊，使圖像變得更加清晰。下面是一個使用高斯濾波器對圖像進行平滑處理的示例：

# 示例代碼
import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg')
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)

六、結語

本文詳細介紹了Python 3.7對應的OpenCV版本，以及安裝OpenCV、基本操作和圖像處理的一些示例代碼。OpenCV具有廣泛的應用領域，在計算機視覺和機器學習等方面都有重要的作用，希望能夠對初學者提供一定的幫助。