前言
OpenCV（开源计算机视觉库，Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它包含了许多用于实时计算机视觉的优化算法。OpenCV 的主要目标是为计算机视觉应用程序提供一个通用的基础设施，加速计算机视觉应用程序的开发和使用。
OpenCV 提供了许多功能，包括但不限于：
- 核心功能：包括基本数据结构、线性代数操作、文件输入输出等。
- 图像处理：包括图像滤波、几何变换、颜色空间转换等。
- 特征检测与描述：包括关键点检测、描述子提取与匹配等。
- 视频分析：包括运动估计、背景分割等。
- 摄像头标定与三维重建：包括摄像头标定、立体视觉等。
- 机器学习：包括分类、回归、聚类等。
- 计算摄影：包括图像去噪、HDR图像合成等。
- 物体识别：包括人脸识别、行人检测等。
- OpenCV 的 Python 接口：提供了易于使用的 Python API，可以方便地在 Python 代码中调用 OpenCV 的各种功能。
OpenCV 支持多种编程语言，包括 C++、Python、Java 等。在 Python 中，可以使用 OpenCV 的 Python 接口（通常称为 cv2 模块）来调用 OpenCV 的各种功能
一.安装 OpenCV
可以通过pip 快速安装
pip install opencv-python二.快速入门
- 导入 OpenCV 库
在使用的时候首先需要导入opencv库，导入语句如下
import cv22.读取图像
使用cv2.imread()函数读取图像。图像应该位于脚本文件的相同目录中，或者你可以提供图像的完整路径。
# 读取图像
image = cv2.imread('py.jpg')3.显示图像
使用cv2.imshow()函数显示图像。imshow()函数需要参入两个参数，第一个显示图片标题名称，第二个是读取的图片
# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0) # 0表示一直等待直到按下任意键
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口4.保存图像
使用cv2.imwrite()函数保存图像。
# 保存图像
cv2.imwrite('py1.jpg', image)5.获取图像属性
使用shape来获取图像的宽度、高度和通道数。
# 获取图像属性
height, width, channels = image.shape
print(f"Width: {width}, Height: {height}, Channels: {channels}")6.灰度转换
将彩色图像转换为灰度图像。
# 灰度转换
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)7.边缘检测
使用Canny边缘检测算法检测图像中的边缘。
OpenCV 中的 Canny 边缘检测算法是一种用于检测图像中边缘的技术。边缘是指图像中亮度或颜色发生突变的地方，通常表示物体的轮廓或纹理变化。Canny 边缘检测算法是一种基于梯度的方法，它通过计算图像中每个像素的梯度大小和方向来检测边缘。
# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray_image, 50, 150)8.绘制图像
在图像上绘制线条、矩形、圆形等。
# 绘制矩形
# 参数：图像，起点坐标，终点坐标，颜色，线条粗细
cv2.rectangle(image, (0, 0), (200, 200), (0, 255, 0), 5) 三.注意事项
- 安装正确的库：确保使用pip install opencv-python命令安装正确的库。虽然安装命令是opencv-python，但在代码中导入时需要使用import cv2。
- 依赖库的安装：OpenCV依赖于一些其他的库，如Numpy和matplotlib。在安装OpenCV之前，确保这些依赖库已经安装好。
- 图像基本操作：熟悉OpenCV中的图像基本操作，如读入图片、显示图片、保存图片等，这些是进行更复杂操作的基础。
- 许可信息：了解OpenCV的许可信息，例如从哪个版本开始使用Apache 2许可。这有助于您在合适的范围内合法地使用OpenCV。
- 学习资源：对于初学者来说，找到一个好的学习资源非常重要。可以关注一些专业博客或者教程，这些通常会提供完整的学习路径和总结，帮助您更快上手OpenCV。
- 实践操作：计算机视觉是一个实践性很强的领域，因此在学习过程中，不断尝试和实践是非常必要的。通过实际编写代码和解决问题，您可以更好地理解理论和算法。
- 社区支持：加入OpenCV的社区或论坛，这样可以在遇到问题时快速获得帮助，同时也能了解到最新的技术动态和最佳实践。
- 性能优化：在处理大规模数据或实时应用时，性能优化变得尤为重要。了解如何优化代码和使用OpenCV的高级特性可以提高程序的效率。
- 安全性考虑：在使用OpenCV处理敏感图像数据时，要考虑到数据的安全性和隐私保护。确保遵守相关法律法规，对用户数据进行适当的加密和保护。
这些是一些基础的OpenCV用法，适用于初学者。你可以根据自己的需求进一步学习和探索OpenCV的更多功能和高级用法。
更多用法请参考官方文档及其github
https://pypi.org/project/opencv-python/github地址
https://github.com/opencv/opencv-python