在不断发展的数字环境中，计算机视觉领域已成为众多应用中的关键组成部分。这场革命的核心是开源计算机视觉(OpenCV)。

OpenCV介绍

OpenCV是一个免费的实时图像处理库。它是一个强大的工具，提供了大量的算法和功能，帮助开发人员创建复杂的计算机视觉应用程序。

OpenCV最初是由英特尔开发的，它已经成为与计算机视觉相关的一切的标准工具。截至2023年，该工具仍然非常受欢迎，每周下载量超过29,000次。它是用C和c++编写的，可以在大多数操作系统下运行，包括GNU/Linux、OS X、Windows、Android和iOS。

OpenCV是在Apache 2许可下发布的，它的库包含2500多个算法、文档和示例代码，用于实现实时计算机视觉。它的应用是多种多样的，包括卫星或网络地图的图像拼接、医学图像降噪、对象分析、安全监控、自动监控系统、制造业人工智能检查等等。

如何使用OpenCV

1. 安装OpenCV

首先在系统上安装OpenCV。你可以从官方网站下载该库，并按照特定于你的操作系统的安装说明进行安装。

2. 导入OpenCV

安装后，使用“import cv2”语句将OpenCV库导入到Python脚本或IDE中。这使得库函数和类可以使用。

3.加载图像

使用“cv2.imread()”函数将图像从文件加载到内存中。提供文件路径作为函数的参数。图像将作为NumPy数组加载。

4. 显示图像

使用“cv2.imshow()”函数在单独的窗口中显示图像。提供一个窗口标题作为第一个参数，图像数组作为第二个参数。你可以使用“cv2.waitKey()”来保持窗口打开，直到按下某个键。

5. 进行图像处理

OpenCV为图像处理任务提供了各种功能。浏览文档，查找用于调整大小、裁剪、颜色操作、过滤等任务的函数。将所需的图像处理操作应用于加载的图像数组。

6. 保存处理后的图像

处理完图像后，使用“cv2.imwrite()”函数将修改后的图像保存到文件中。提供文件路径和修改后的图像数组作为函数的参数。

7. 视频处理

OpenCV还支持视频处理。你可以使用“cv2. videoccapture()”函数打开视频文件或从设备捕获视频。从视频中读取帧，使用其功能进行处理，并根据需要显示或保存处理后的视频。

了解计算机视觉

在深入研究OpenCV的复杂性之前，有必要了解什么是计算机视觉。简单地说，计算机视觉使计算机能够解释和理解视觉信息。目标是在机器上复制人类的视觉。

简而言之，计算机视觉包括解释数字图像或视频，以理解和识别其中的物体和场景。这可以通过模拟人类视觉系统工作的软件和硬件的组合来实现，使用诸如模式识别、特征提取和图像处理等方法。

 

来源：https://ambcrypto.com/blog/what-is-opencv-and-how-to-use-it-a-complete-guide-2023/