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如果你在做计算机视觉相关的工作#xff0c;肯定少不了使用 OpenCV 库。
在《计算机视觉专栏》的传统计算机视觉部分#xff0c;我曾经使用 OpenCV 进行了很多图像的处理#xff0c;比如边缘检测。
刚好最近在整理一份文稿#xff0c;…大家好啊我是董董灿。
如果你在做计算机视觉相关的工作肯定少不了使用 OpenCV 库。
在《计算机视觉专栏》的传统计算机视觉部分我曾经使用 OpenCV 进行了很多图像的处理比如边缘检测。
刚好最近在整理一份文稿写了关于 OpenCV 的内容所以就摘抄一部分放在这里内容主要是关于 Opencv 的介绍以及安装方法。
有需要的朋友可以收藏一下。
什么是 OpenCV
OpenCV 是一个被广泛使用的开源计算机视觉库它提供了大量的传统图像 处理算法和基于深度学习的计算机视觉算法以及用于图像和视频处理的方法。
OpenCV 的主要核心算法使用 C 编写并且对外封装了 C 和 Python 语 言的 API方便调用。
OpenCV 具有以下几个特点
代码开源
OpenCV 的代码是开源的在遵守开源协议的条件下我们可以在官方网址免费下载源代码学习并使用。
平台无关
OpenCV 的库可以在多种系统平台上运行包括 Windows、Linux、MacOS、Android 和 iOS 等这样可以确保用户在不同平台上使用和部 署迁移成本非常低。
库很小
OpenCV 的库非常小编译完成后总共不到 100MB非常适合在一些小内存的场景下进行部署比如一些图像检测终端。
性能好
由于 OpenCV 的核心算法是使用 C 编写的并且可以很好地支持多线程和 SIMD 的运行模式因此其中涉及的算法运行效率很高性能很好。
上述几点便是 OpenCV 库的几个重要特点也正因为这几个特点使得 OpenCV 无论在学术界还是工业界都得到了广泛的应用。
OpenCV 可以用来做什么
OpenCV 提供了大量的接口用于图像和视频的 读取、写入、显示和处理下面再简单介绍 OpenCV 的主要应用场景
图像、视频处理
OpenCV 可以很方便地读取、写入和处理图像以及视频它提供了一些图像处理函数如滤波、阈值处理、形态学处理和边缘检测等。
目标检测和跟踪
OpenCV 包含了一些目标检测和目标跟踪的成套函数 这些函数可以用于检测和跟踪图像中的目标例如图像中的人脸、视频中的行人和运动的汽车等。
机器学习
OpenCV 还可以进行一些机器学习的任务它可以构建支持向量机SVM、随机森林RandomForest等算法从而完成一些分类、回归任务。
OpenCV 环境搭建
安装和配置
OpenCV 库在 C 开发环境和 python 开发环境下的安装有所不同。
以下是安装两种开发环境中 OpenCV 的详细步骤。
安装 python 版本的 OpenCV
安装 Python
如果环境中还没有安装 Python可以从 Python 官网下载并安装建议安装 Python 3.0 以上版本。
如果你是 Linux 用户一般会默认安装了 Python。
安装完 Python 后系统会默认安装 pip 工具python 开发环境下需要使用 pip 命令安装 OpenCV。
安装 OpenCV
Windows 系统的用户按“winR” 组 合 键 打 开 命 令 提 示 符cmd 或 PowerShell。
Linux 系统的用户直接在终端界面进行操作。
输入以下命令
pip3 install opencv-python
验证安装
在命令行中输入 Python 来启动 Python 解释器尝试导入 cv2 库并打印其版本来确认安装是否成功
import cv2
print(cv2.__version__)
如果没有错误消息并且能正确显示版本号说明 OpenCV 已经成功安装。
在上述步骤中我们使用了 OpenCV 的预编译包 opencv-python这是最简单且最快速的安装方法。
对于更高级的用户或需要 OpenCV 的完整功能包括视 频处理和 GPU 加速等的用户可能需要从源代码编译 OpenCV。
这需要下载 OpenCV 的源代码、配置编译选项以及编译和安装过程更为复杂且需要考虑硬件兼容性。
安装 C 版本的 OpenCV
C 版本的 OpenCV 依赖一些开发库和工具在 Linux 系统下通过以下命令安装这些依赖
sudo apt updatesudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv libopencv-contribdev
执行上述命令后即可完成 C 版本的 OpenCV安装完成后就可以在 C 代码中以导入头文件的方式来使用了如下
#include opencv2/opencv.hpp
cv::Mat source;
source cv::imread(file_name);
