掌握opencv-python接口二次开发技巧

资源摘要信息:"本文将详细探讨opencv-python常用接口的二次开发的相关知识点。首先，我们需要对opencv和python有基本的理解。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了许多常用的图像处理和计算机视觉的接口。Python是一种广泛使用的高级编程语言，它简洁易读，适合快速开发。在本文中，我们将通过一个简单的小项目来展示如何使用python对opencv进行二次开发。 首先，我们需要了解opencv-python的安装和配置。在python中，我们可以通过pip命令轻松安装opencv-python。安装完成后，我们就可以开始使用opencv的接口了。 在opencv中，有许多常用的接口，如图像的读取、显示、保存，以及图像的基本处理如滤波、边缘检测等。这些接口都可以通过opencv-python进行调用。例如，我们可以使用cv2.imread()函数读取图像，使用cv2.imshow()函数显示图像，使用cv2.imwrite()函数保存图像等。 在本文中，我们将通过一个简单的小项目来展示如何使用opencv-python进行图像处理。这个小项目的目的是对一张图片进行处理，使其看起来更加美观。我们将使用opencv-python的滤波接口对图片进行模糊处理，然后使用边缘检测接口找出图片的边缘。 此外，我们还将探讨如何对opencv-python进行二次开发。二次开发主要是指在现有库的基础上，根据自己的需求进行修改和扩展。在opencv-python中，我们可以修改库的源代码，或者添加新的接口来满足我们的需求。 总的来说，opencv-python是一个功能强大的库，它提供了许多常用的图像处理和计算机视觉的接口。通过本文的学习，我们不仅能够掌握opencv-python的基本使用，还能够学会如何进行二次开发，以满足我们的特殊需求。" 在【压缩包子文件的文件名称列表】中，有两个文件："萝莉酱.jpeg"和"base_image-master"。"萝莉酱.jpeg"可能是一个示例图片，用于在文章中展示opencv-python处理图像的效果。"base_image-master"可能是一个包含了项目基础代码的文件夹，用于二次开发。这些文件将用于实际操作和测试opencv-python的接口和二次开发的效果。