OpenCV 安装部署

OpenCV 部署⽅法

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 创建 Python 虚拟环境 cv, 在 cv 中安装即可。 

pip install opencv-python==3.4.2.17

运⾏以下代码⽆报错则说明安装成功。
 

import cv2 
# 读⼀个图⽚并进⾏显示 ( 图⽚路径需⾃⼰指定 )
# opencv读取的图片通道是BGR
lena=cv2.imread("cat.jpg")
cv2.imshow("image",lena)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

如果我们要利⽤ SIFT 和 SURF 等进⾏特征提取时，还需要安装：

pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17

OpenCV 的模块

其中 core 、 highgui 、 imgproc 是最基础的模块

core 模块实现了最核⼼的数据结构及其基本运算，如绘图函数、数组操作相关函数等。

highgui 模块实现了视频与图像的读取、显示、存储等接⼝。

imgproc 模块实现了图像处理的基础⽅法，包括图像滤波、图像的⼏何变换、 平滑、阈值分割、形态学处理、边缘检测、⽬标检测、运动分析和对象跟踪等。

features2d 模块⽤于提取图像特征以及特征匹配

objdetect 模块实现了⼀些⽬标检测的功能，经典的基于 Haar 、 LBP 特征的⼈ 脸检测，基于 HOG 的⾏⼈、汽⻋等⽬标检测，分类器使⽤ Cascade Classification （级联分类）和 Latent SVM 等。

stitching 模块实现了图像拼接功能。

FLANN 模块（ Fast Library for Approximate Nearest Neighbors ），包含快速 近似最近邻搜索 FLANN 和聚类 Clustering 算法。

ml 模块机器学习模块（ SVM ，决策树， Boosting 等等）。

photo 模块包含图像修复和图像去噪两部分。

video 模块针对视频处理，如背景分离，前景检测、对象跟踪等。

calib3d 模块即 Calibration （校准） 3D ，这个模块主要是相机校准和三维重建 相关的内容。包含了基本的多视⻆⼏何算法，单个⽴体摄像头标定，物体姿态 估计，⽴体相似性算法， 3D 信息的重建等等。

G-API 模块包含超⾼效的图像处理 pipeline 引擎