OpenCV教程-使用Python的OpenCV

整理： python架构师

OpenCV教程解释了基础和复杂的OpenCV概念。我们的OpenCV课程旨在面向初学者和专家。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它赋予系统识别面部或其他对象的能力。在这节课中，我们将使用Python编程语言掌握OpenCV的基础知识。 我们的OpenCV教程涵盖了包括读取和保存图像、Canny边缘检测、模板匹配、Blob检测、轮廓、鼠标事件、高斯模糊等在内的所有主题。

什么是OpenCV？

OpenCV是一个用于人工智能、机器学习、人脸识别等领域的Python开源库。 在OpenCV中，“计算机视觉”（缩写为“CV”）一词指的是一种研究领域，使计算机能够理解数字图像（如图片和电影）的内容。 计算机视觉的目标是理解图像的内容。它从图像中提取描述，可以是对象、文本描述、三维模型等。例如，计算机视觉可以帮助汽车识别各种道路上的物体，如行人、交通标志和交通灯，并做出相应的响应。

由于计算机视觉，计算机可以像人类一样有效地完成相同类型的工作。下面列出了两个主要任务并进行了定义：

• 对象分类 ：在此过程中，训练模型在特定对象的数据集上将新对象分类为属于一个或多个训练类别。
• 对象识别 ：在对象识别阶段，我们的模型将确定对象的特定实例。例如，它可能在图像中解析两张脸并分别识别出Rohit Sharma和Virat Kohli。

专属福利 
👉点击领取：最全Python资料合集

历史

OpenCV代表开源计算机视觉库，广泛用于图像识别或识别。它由英特尔于1999年正式发布。最初是用C/C++编写的，但现在也常用于Python进行计算机视觉。 在2000年的IEEE计算机视觉和模式识别大会上，首个OpenCV的alpha版本被提供给一般用户使用。从2001年到2005年，发布了五个beta版本。2006年，发布了初始的1.0版本。 在2009年10月，OpenCV第二版的关键更新发布。第二版的C++接口发生了重大变化，以实现更好、更容易和更类型安全的实现。该软件由一个独立的俄罗斯团队开发，并每六个月发布一个新版本。

OpenCV的工作原理

在本教程中，我们将了解计算机如何执行图像识别。

计算机如何识别图像？

人眼根据所见提供了大量信息。机器可以观察一切，将那种视觉转化为数字，并将这些数字存储在内存中。这里涉及到计算机如何将视觉转化为数字的问题。像素值被用于将图像转化为数字，这就是答案。像素是数字图像或图形上可以显示在数字显示设备上的小组件。

数字显示了图像在特定位置的亮度。在上面的图像中，我们演示了灰度图像的像素值只包含一个值-黑色的亮度。 有两种常见的识别图像的技术： 1. 灰度图： 只包含黑色和白色两种颜色的图像称为灰度图像。根据对比度评估，黑色被认为具有最低强度，而白色具有最高强度。当我们使用时，计算机为灰度图像中的每个像素赋予一个值，该值取决于它有多黑暗。 2. RGB： RGB是红色、绿色和蓝色的混合，形成一个新的颜色。计算机提取每个像素的值，然后将信息组织成一个数组以进行解释。

为什么要使用OpenCV进行计算机视觉？

• OpenCV可以免费下载。
• 由于是用C/C++编写，OpenCV库相对较快。现在也可以与Python一起使用。
• 它可能只使用60-70 MB的RAM。
• 作为OpenCV，计算机视觉是可移植的，并且可以与任何支持C的设备一起使用。

先决条件

在学习OpenCV之前，您必须对Python编程有基本的了解。

受众

我们的OpenCV教程中的信息对初学者和专家都有益处。

问题

我们保证您在这个OpenCV教程中不会遇到任何问题。但如果有任何错误，请在联系表单中发布问题。

1

 
热门推荐

• 离职见人品。。。
• Pandas 教程-Python Pandas 面试题
• 5大自动化测试的Python框架