OpenCV入门指南:安装与基本模块
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更新于2024-07-10
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OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库,它在人工智能领域扮演着重要角色,特别是在图像处理和计算机视觉算法的实现上。OpenCV支持多种平台,包括Linux、Windows、Android和MacOS,并且提供各种编程语言的接口,如C++、Python、Ruby和MATLAB。它的设计是轻量级和高效的,由C函数和C++类组成,方便开发者使用。
OpenCV的源代码可以在GitHub上找到,主仓库位于<https://github.com/opencv/opencv>,而额外的贡献模块则在<https://github.com/opencv/opencv_contrib>。此外,OpenCV还维护了一个开放模型动物园(Open Model Zoo)的项目,位于<https://github.com/opencv/open_model_zoo>,这个项目提供了预训练的深度学习模型,便于快速应用到实际的计算机视觉任务中。
在Ubuntu系统上,有三种安装OpenCV的方式:编译源代码、下载二进制库文件安装以及通过Python的包管理器pip或conda安装。在编译源代码时,可以通过设置宏定义来定制构建选项,例如关闭动态库的构建。Python用户可以直接使用`pip install opencv-python`或`conda install opencv`来安装OpenCV的Python绑定。
OpenCV提供了丰富的资料,包括官方文档和不同版本的更新。官方网站<https://opencv.org/>是获取最新信息和教程的好去处,而详细的API文档可以在<https://docs.opencv.org/4.1.0/>找到。OpenCV有不同的版本,如经典版本2.4.9(2.4.12)和较新的3.1或4.1版本,每个版本都有其特定的功能和改进。
在OpenCV的Python接口中,有几个核心模块,例如GUI模块,用于图像和视频的交互操作:
1. **读图像**:使用`cv.imread()`函数可以从文件中加载图像,参数`filename`指定图像路径,`flags`可选,用于设置图像读取模式。
2. **显示图像**:`cv.imshow()`函数用于在窗口中显示图像,`winname`为窗口名称,`mat`是输入的图像矩阵。
3. **显示暂停**:`cv.waitKey()`函数会暂停程序执行,直到用户按键或者指定的延迟时间过去,返回值是用户按下的键码。
4. **保存图像**:`cv.imwrite()`函数可以将图像保存到文件,`filename`为保存的路径,`img`是待保存的图像,`params`为可选参数,用于调整保存质量等。
5. **读视频文件或摄像头**:`cv.VideoCapture()`创建一个VideoCapture对象,可以读取视频文件或从摄像头捕获视频流。
OpenCV的GUI模块只是其功能的一部分,还包括图像处理、特征检测、物体识别、机器学习、深度学习等多个方面,覆盖了计算机视觉的多个领域。对于开发者来说,OpenCV是一个强大的工具,能够帮助实现复杂但高效的视觉算法,应用于诸如图像分析、视频处理、人脸识别等实际场景。
2022-03-23 上传
2022-06-24 上传
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