Python与OpenCV 3.0环境配置与图像处理入门示例

本文档主要介绍了如何在Python环境中配置OpenCV 3.0库，以便于进行图像处理和计算机视觉应用。首先，确保已安装Python基础模块，特别是numpy，因为它在OpenCV中扮演核心计算角色。推荐使用numpy-1.9.1-win32-superpack-python2.7版本，可以从SourceForge网站下载链接：<https://sourceforge.net/projects/numpy/?source=directory>。 安装完成后，需要配置OpenCV库。OpenCV 3.0的Python接口通常包含在安装目录下的opencv\build\python\2.7\x86文件夹中。对于Python 2.7版本，例如安装在D盘的Python 2.7，需要将cv2.pyd文件复制到Python安装路径D:\Python27\Lib\site-packages下，确保与系统Python环境正确关联。 配置完成后，可以通过编写Python代码来验证OpenCV是否成功集成。以下是一个简单的测试示例： ```python import cv2 # 读取图片 img = cv2.imread("abc.jpg") # 创建窗口并显示图片 cv2.namedWindow("Image") cv2.imshow("Image", img) # 等待用户按键，0表示无限等待 cv2.waitKey(0) ``` 在实际操作中，需要注意路径问题。如果文件路径包含中文字符，可能会导致程序运行错误。解决方法是使用`encode('gbk')`对文件路径进行编码，如： ```python filename = u"E:\\图库\\abc.jpg" img = cv2.imread(filename.encode('gbk')) ``` 这样可以确保程序能够正确识别并加载图片。运行这段代码，应该能看到图片在"Image"窗口中显示，标志着OpenCV已经成功配置并在Python环境中可用。 本文提供了从安装numpy到配置OpenCV 3.0在Python环境中的详细步骤，以及一个基本的图像读取和显示实例，这对于进行计算机视觉项目开发是非常有用的。