"在PyCharm中成功运行图片的配置教程主要涵盖了如何在Python环境中使用OpenCV库来处理图像,并展示了如何在PyCharm中配置和运行相关代码。教程作者经过了半个月的努力,最终实现了图片的显示功能。"
在这个教程中,关键的知识点包括:
1. **Python与OpenCV**: OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。在Python中,我们可以通过`import cv2`来引入这个库。
2. **读取图片**: 使用`cv2.imread()`函数可以读取图片文件,如`img = cv2.imread("66.jpg")`,它将返回一个numpy数组,表示图片的像素数据。
3. **Numpy**: `numpy`是Python中的一个科学计算库,用于处理数组操作。在本例中,`np.zeros(img.shape, np.uint8)`创建了一个与原图形状相同的全零数组。
4. **复制图片**: `emptyImage2 = img.copy()`用于复制原始图片到一个新的变量,避免对原图进行修改。
5. **颜色空间转换**: `cv2.cvtColor()`函数用于颜色空间的转换,如`cv2.COLOR_BGR2GRAY`将BGR色彩空间的图片转换为灰度图像。
6. **显示图片**: `cv2.imshow()`函数用于在窗口中显示图像,例如`cv2.imshow("EmptyImage3", emptyImage3)`创建了一个名为"EmptyImage3"的窗口并显示转换后的灰度图像。
7. **键盘事件处理**: `cv2.waitKey(0)`函数会暂停程序执行,直到用户按下任意键。0表示等待无限时长,直到有按键事件发生。
8. **关闭所有窗口**: `cv2.destroyAllWindows()`用于关闭所有由`cv2.imshow()`打开的窗口。
9. **环境配置**: 作者提到的配置环境是`python2.7-opencv2.4-anaconda2-5.1.064位`,这意味着使用的是Python 2.7版本,OpenCV 2.4,Anaconda 2(版本5.1.0),并且是64位系统。
10. **安装教程推荐**: 提到了其他相关教程,如Python的安装教程,PyCharm的安装教程,以及在Windows下如何安装PyCharm、创建文件以及配置默认模板,这些都是初学者入门Python和PyCharm时非常实用的内容。
通过学习这个教程,读者不仅可以了解如何在PyCharm中配置运行图片处理代码,还能掌握基本的OpenCV图像处理操作。对于那些想要在Python环境中使用OpenCV进行图像处理的开发者来说,这是一个非常基础且实用的起点。