【OpenCV】(一)OpenCV概述和环境配置

系列内容:OpenCV概述与环境配置,OpenCV基础知识和绘制图形,图像的算数与位运算,图像视频的加载和显示,图像基本变换,滤波器,形态学,图像轮廓,图像直方图,车辆统计项目,特征检测和匹配,图像查找和拼接,虚拟计算器项目,信用卡识别项目,图像的分割与修复,人脸检测与车牌识别,目标追踪,答题卡识别判卷与文档ocr扫描识别,光流估计。

（一）OpenCV概述

OpenCV概述

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由Intel发起并资助，随后得到世界各地众多开发者的贡献和支持，现已成为计算机视觉领域中最受欢迎的工具之一。OpenCV的宗旨是提供一个通用的基础设施，以促进计算机视觉应用的快速发展，这使得它在学术研究和工业应用中都备受青睐。

OpenCV库用C++语言编写，同时提供了Python、Java和MATLAB等语言的接口，支持多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS、Android和iOS。这使其具有高度的可移植性和广泛的应用范围。

该库包含了500多个涵盖各种计算机视觉技术的函数，涉及领域广泛，如图像处理、视频分析、物体检测与识别、人脸识别、运动跟踪、3D重建和机器学习等。通过这些功能，开发者可以轻松地实现复杂的视觉任务，而无需从头开发所有算法。

OpenCV的优势不仅在于其丰富的功能，还在于其高效的性能。库中的许多函数都经过高度优化，能够实时处理视频流，适用于需要快速响应的应用场景，如自动驾驶、无人机导航和增强现实等。

作为一个开源项目，OpenCV拥有一个活跃的社区，用户可以自由获取源代码，并根据需求进行修改和扩展。这种开放性促进了技术的快速进步和问题的及时解决。

总之，OpenCV通过提供强大而高效的工具，极大地降低了计算机视觉应用的门槛，推动了该领域的技术发展和应用普及。

（二）环境配置

运行环境:jupyter notebook

OpenCV库安装:

pip install opencv-python 

pip install opencv-contrib-python  

参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1xj411978E/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click