Python入门OpenCV:安装与基础操作
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更新于2024-08-05
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该资源是关于OpenCV计算机视觉的一个入门教程,主要介绍如何在Python环境中安装和使用OpenCV库。内容包括使用`pip`安装`opencv-python`包,以及使用OpenCV读取、显示和处理图像的基础操作。
在Python编程中,OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个强大的开源库,主要用于图像处理和计算机视觉任务。在这个入门教程中,首先展示了如何通过`pip`命令安装`opencv-python`包,这是Python中使用OpenCV的推荐方式。在示例中,`pip install opencv-python`命令被用来安装,系统已经确认`numpy`库(OpenCV依赖的库)已满足最低版本要求。
安装完成后,导入`cv2`作为`cv`来使用OpenCV的功能,并导入`numpy`作为`np`,这是一个常用的数据处理库。接着,利用`IPython.display.Image`展示图片。这里展示了读取名为`view.jpg`的图像文件,并将其保存为`view_img0.jpg`。`cv.imread()`函数用于读取图像,返回一个三维数组,其形状为`(高度, 宽度, 颜色通道)`,通常对于彩色图像,颜色通道是3(代表红、绿、蓝三个颜色分量)。
为了展示图像,使用了`cv.imwrite()`将图像写入文件,并用`Image`函数显示了调整后的图像尺寸。`img.shape`属性给出了图像的高度、宽度和颜色通道的维度。
在接下来的部分,教程通过访问数组元素展示了图像的像素值。例如,`img[0][0][0]`表示获取图像左上角的红色通道像素值,这显示为0。同样,可以访问其他位置的像素值,比如绿色和蓝色通道。
这个教程通过简单的例子介绍了OpenCV的基本用法,包括安装、读取图像、显示图像以及访问像素值等基础操作,为初学者提供了很好的起点,以便进一步探索OpenCV在计算机视觉领域的广泛应用,如图像处理、特征检测、对象识别等。
2020-09-20 上传
2022-02-18 上传
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申增浩
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