学习OpenCV:图像处理与编程实践

本文介绍OpenCV库的安装配置,通过Python示例讲解如何加载和显示图像、图像处理基础如灰度化和平滑,边缘检测以及视频处理。同时,展示了使用级联分类器进行目标检测,特别是人脸识别的应用。

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OpenCV(Open Source Computer Vision)是一个广泛使用的开源计算机视觉库,它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法,可以用于各种应用领域,包括图像分析、目标检测、人脸识别等。本文将介绍OpenCV的学习记录和编程实践,帮助读者快速入门并掌握其基本用法。

  1. 安装和配置OpenCV

首先,我们需要安装OpenCV库并配置开发环境。根据你使用的操作系统和编程语言,可以选择不同的安装方法。在此,我们以Python为例进行说明。

步骤1:安装Python

确保你已经安装了Python的最新版本。你可以从Python官方网站(https://www.python.org ↗)下载并安装。

步骤2:安装OpenCV库

在命令行或终端中,使用以下命令安装OpenCV库:

pip install opencv-python

这将会自动下载并安装OpenCV库及其依赖项。

  1. 加载和显示图像

使用OpenCV,我们可以轻松加载和显示图像。下面是一个简单的示例代码:

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