VSCode&Python环境配置下学习OpenCV教程

资源摘要信息:"基于vscode&python的opencv代码" 根据提供的文件信息，我们可以提取和总结出以下知识点： 1. **开发环境配置**： - **Python版本**：确定了使用Python 3.9版本进行开发。Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。Python 3.9版本是在该信息编写时较为现代的稳定版本。 - **OpenCV库版本**：指定使用OpenCV的Python绑定库opencv-python的版本为4.5.5。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的视觉处理功能，广泛应用于图像处理、视频分析、物体识别等领域。 2. **学习资源**： - 提及了学习资源，包括在YouTube上的课程平台***。***是一个提供免费的编程课程和项目的平台，涵盖了从基础到高级的各种编程知识，包括前端开发、后端开发、数据可视化、机器学习等。 - 提供的课程名为“OpenCV with Python in 4 Hours”，表明这是一个关于如何在短短四个小时内使用Python和OpenCV进行计算机视觉项目入门的教程。 - 给出了课程的YouTube链接（[***](***）和***的链接（[***](***），供有兴趣进一步学习的读者参考。 3. **作者信息**： - 作者在Twitter上的用户名为“jasmcaus”（[***](***），提供了与作者联系的途径，获取更多有关其正在开发的课程的信息。 4. **项目文件结构**： - 提供了文件名称“opencv-course-master”，这表明相关的代码和资源文件被组织在一个名为“opencv-course-master”的项目目录中。在项目开发中，通常会有一个主目录，用来存放整个项目的各种文件和子目录，以保持项目的组织性和可维护性。 5. **开发工具**： - 虽然标题中提到了“vscode”，但没有在描述中明确提及，我们可以推测开发者推荐使用Visual Studio Code（VSCode）作为集成开发环境（IDE）。VSCode是一个流行的源代码编辑器，它支持多种编程语言的开发，并且支持各种插件来扩展其功能，包括Python和OpenCV。 总结以上信息，我们可以了解到这是一份关于如何在Python环境中配置和使用OpenCV库的教程，并且提供了相关资源和课程信息，以便于初学者快速入门计算机视觉领域。文件中还包含了作者的联系方式和课程学习资源的链接，方便学习者进行进一步的学习和交流。同时，从项目文件名称可以看出这可能是一个以Master分支为主的完整项目，便于学习者通过实际项目代码来加深对理论知识的理解和应用。