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1.OpenCV简介
2.OpenCV安装
3.检查OpenCV是否安装成功
4.OpenCV模块
5.学习技巧 1.OpenCV简介 OpenCV#xff08;Open Source Computer Vision Library#xff09;是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库#xff0c;主要用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域…目录
1.OpenCV简介
2.OpenCV安装
3.检查OpenCV是否安装成功
4.OpenCV模块
5.学习技巧 1.OpenCV简介 OpenCVOpen Source Computer Vision Library是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库主要用于图像处理、计算机视觉和机器学习等领域实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分图像处理和计算机视觉两个概念图像处理侧重于“处理”图像–如增强还原去噪分割等等而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。 OpenCV-Python库提供了大量的函数和类用于图像加载、保存、显示、绘制、变换、滤波、特征检测、视频处理等。它支持多种图像格式包括常见的JPEG、PNG、BMP等也支持通过摄像头或视频文件获取实时视频流。OpenCV-Python还提供了一些机器学习算法的实现如人脸识别、目标检测、图像分类等。 OpenCV用C语言编写它具有C PythonJava和MATLAB接口并支持WindowsLinuxAndroid和Mac OS 如今也提供对于C#、Ch、RubyGO的支持。 OpenCV最初于1999年由Intel公司的俄罗斯一团队发起建立并于2000年以BSD许可证的形式发布如今由Willow Garage公司提供支持。到目前2023年9月最新是4.x版本。
2.OpenCV安装 因为本文学习主要是使用OpenCV提供的python接口所以这里也是仅介绍python版OpenCV的安装。python安装opencv需要使用以下安装命令
#安装OpenCV的python库
pip install opencv-python#安装指定的OpenCV版本
pip install opencv-python3.4.2.16#使用国内镜像源安装
pip install opencv-python3.4.2.16 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 说明
opencv-python表示python版的opencv接口模块使得开发者可以使用Python进行图像处理和计算机视觉的开发工作。。 opencv-python需要依赖numpy库pip install numpy。 3.安装指定版本opencv-python3.4.2.16因为此版本之后一些经典算法被申请了专利做了很大限制。 4.python版本建议用python 3.7或者3.6版本高于3.7可能无法使用安装opencv-python3.4.2.16版本。 5.如果要用到SIFT和SURF等进行特征提取时还需要安装
pip install opencv-contrib-python3.4.2.16
3.检查OpenCV是否安装成功
import cv2# 导入图片
img cv2.imread(close.png)
cv2.imshow(image, img)# 按任意键关闭弹框
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
使用该代码读取一张图像能正确显示即表示安装成功。
4.OpenCV模块
OpenCV有很多模块最基本的模块core、hightgui、imgproc。模块分布如下所示 core模块实现了最核心的数据结构及基本算法如绘图函数、数组操作相关函数等。
highgui模块实现了视频与图像的提取、显示和存储等。
imgproc模块实现了图像处理的基础方法包括图像滤波、图像的几何变换、平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、目标检测、运动分析和对象跟踪等。
进阶高层次的方向opencv也有相关的模块
feature2d模块用于提取图像特征以及特征匹配nonfree非免费即收费模块实现了一些专利算法如sift特征。而opencv-python3.4.2.16版本都是免费模块没有收费模块。
objdetect模块实现了一些目标检测的功能经典的基于Haar、LBP特征的人脸检测基于HOG的行人、汽车等目标检测分类器使用cascade、classification级联分类和latent SVM等。
stitching模块实现了图片的拼接功能如遥感影像拼接。
FLANN模块Fast Library for Appproximate Nearest Neighbors包含了快速近似最近邻搜素FLANNel和聚类Clustering算法。
ml模块机器学习模块SVM、决策树、Boosting等等
photo模块包含图像修复和图像去噪两部分。
video模块针对视频处理如背景分离、前景检测、对象跟踪等。
calib3d模块即Calibrain 校准 3D主要是相机校准和3d重建相关的内容包含了基本的多视角几何算法、单个立方体摄像头标定物体姿态估计立体相似性算法3d信息的重建等。
G-API模块包含超高效的图像处理pipeline引擎。
5.学习技巧 可以使用dir()函数和help函数帮助我们查询OpenCV-Python模块的更多知识。dircv2可以帮助我们快速查询OpenCV的类和函数help(cv2)可以帮助我们快速查找OpenCV中的模块。 大写字母对应的是OpenCV中的类. 小写的对应的是OpenCV中的方法。
