python下的opencv环境搭建

opencv简介：

OpenCV是计算机视觉领域应用最广泛的开源工具包，基于C/C++，支持Linux/Windows/MacOS/Android/iOS，并提供了Python，Matlab和Java等语言的接口，因为其丰富的接口，优秀的性能和商业友好的使用许可，不管是学术界还是业界中都非常受欢迎。OpenCV最早源于Intel公司1998年的一个研究项目，当时在Intel从事计算机视觉的工程师盖瑞·布拉德斯基(Gary Bradski)访问一些大学和研究组时发现学生之间实现计算机视觉算法用的都是各自实验室里的内部代码或者库，这样新来实验室的学生就能基于前人写的基本函数快速上手进行研究。于是OpenCV旨在提供一个用于计算机视觉的科研和商业应用的高性能通用库。 第一个alpha版本的OpenCV于2000年的CVPR上发布，在接下来的5年里，又陆续发布了5个beta版本，2006年发布了第一个正式版。2009年随着盖瑞加入了Willow Garage，OpenCV从Willow Garage得到了积极的支持，并发布了1.1版。2010年OpenCV发布了2.0版本，添加了非常完备的C++接口，从2.0开始的版本非常用户非常庞大，至今仍在维护和更新。2015年OpenCV 3正式发布，除了架构的调整，还加入了更多算法，更多性能的优化和更加简洁的API，另外也加强了对GPU的支持，现在已经在许多研究机构和商业公司中应用开来。

python下的opencv环境搭建

依次输入以下命令：

pip install –upgrade setuptools

pip install numpy Matplotlib

pip install opencv-python

pip是python的包管理工具。搭建opencv环境只需要安装三个包：

numpy Matplotlib和opencv-python

验证

代码如下：

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
img = cv.imread("E:\python_opencv\img_source\lena.jpg")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

测试结果为：



可见环境搭建成功了。