文章目錄

• 1 引入
• • 1.1 OpenCV是啥
  • 1.2 OpenCV——Python

1 引入

1.1 OpenCV是啥

OpenCV是一個基于Apache2.0許可（開源）發行的跨平臺計算機視覺計算機視覺和機器學習軟件庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。 它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。

OpenCV用C++語言編寫，它具有C ++，Python，Java和MATLAB接口，并支持Windows，Linux，Android和Mac OS，OpenCV主要傾向于實時視覺應用，并在可用時利用MMX和SSE指令， 如今也提供對于C#、Ch、Ruby，GO的支持。

1.2 OpenCV——Python

OpenCV—python是一個python綁定庫，旨在解決計算機視覺問題。

OpenCV-Python使用Numpy，這是一個高度優化的數據庫操作庫，具有MATLAB風格的語法，所有OpenCV數組結構都轉換為Numpy數組，這也使得與使用Numpy的其他庫集成更容易。

openCV-Python的部署十分簡單，但需要在有Numpy和matplotlib的前提下才能進行安裝。我們可以打開cmd或者anaconda prompt的shell命令窗口，輸入以下：

pip install opencv-python==3.4.2.17 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

即可完成安裝。如果想要測試是否安裝成功，則試著運行以下的代碼。

import cv2 #讀一個圖片 lena = cv2.inread("1.jpg") cv2.imshow("image",lena) cv2.waitKey(0)

OpenCV-python主要的模塊如下所示，在后面的學習中，我直接稱OpenCV-python為OpenCV了。

其中core、highgui、imgproc是最基礎的模塊。

• core模塊實現了最核心的數據結構及其基本運算，如繪圖函數，數組操作相關函數等
• highgui模塊實現了視頻與圖像的讀取、顯示、存儲等接口
• imgproc模塊實現了圖像處理的基礎方法，包括圖像濾波、圖像的幾何變化、平滑、閾值分割、形態學處理、邊緣檢測、目標檢測、運動分析和對象跟蹤等

除了上述的三個最基本的模塊，還有其他的一些模塊也是用于圖像處理。

• features2d模塊用于提取圖像特征以及特征匹配，nonfree模塊實現了一些專利算法，如sift特征。
• objdetect模塊實現了一些目標檢測的功能，經典的基于Haar、LBP特征的人臉檢測，基于HOG的行人、汽車等目標檢測，分類器使用Cascade Classification（級聯分類）和Latent SVM等。
• stitching模塊實現了圖像拼接功能。
• FLANN模塊包含快速近似最近鄰搜索FLANN和聚類Clustering算法。
• ml模塊機器學習模塊（SVM、決策樹、Boosing等等）
• photo模塊包含圖像修復和圖像去噪兩部分
• video模塊針對視頻處理，如背景分離、前景檢測、對象跟蹤等。
• calib3d模塊即Calibration3D，這個模塊主要是相機校準和三維重疊相關的內容。包含了基本的多視角幾何算法，單個立體攝像頭標定，物體姿態估計，立體相似性算法，3D信息的重建等待。
• G-API模塊包含了超高效的圖像處理pipeline引擎。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV修养（一）——引入的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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