Python opencv模块cv2安装和部分函数使用

最新推荐文章于 2025-07-06 00:06:11 发布

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#python #验证码识别 #cv2模块

Python opencv模块cv2安装和部分函数使用

前几天做了一下验证码识别，在这里分享一下用到的opencv模块cv2部分函数的使用方法，也是给自己加深一下记忆。

一、cv2模块安装

在这里提醒一下这里有坑欧
你如果直接用 pip install cv2 会报错欧
在这里插入图片描述
往下看解决办法
可以通过 pip install opencv-python 来进行安装

如果pip不能安装还可以通过 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python寻找自己python对应的 .whl文件下载进行安装，我这安装的是opencv_python-3.1.0.5-cp36-cp36m-win_amd64.whl 其中cp36是我的python版本是3.6版的，自我感觉3.6版本的.whl文件还比较好找，只是自我观点amd64是我安装的python是64位的

二、cv2模块的使用和函数介绍

1、cv2模块的使用

检测cv2是否安装成功

import cv2

在这里插入图片描述
如果不报错就是已经安装成功

2、cv2模块的函数介绍

下面来介绍一下cv2模块的函数介绍

（1）cv2.imread() 读入图片

参数1：图片所在位置
提示：如果想显示网页上的图片还可以写参数1还可以写成网页的网址欧

import cv2

# 读入图像
img = cv2.imread("./2.jpg")

# 显示图像
cv2.imshow("bug", img)
cv2.waitKey(10)  # 单位毫秒
cv2.destroyWindow("bug")

# 复制图像
new_img = img.copy()

# 保存图像
cv2.imwrite("bug-new.png", new_img)

（2）cv2.VideoCapture() 读取图片

参数1：可以为0和1，也可以去获取网络摄像头的网址
cv2.VideoCapture(0)表示获取电脑的摄像头
cv2.VideoCapture(1) 表示获取电脑外部连接的摄像头
cv2.VideoCapture(http://192.168.0.1:8080/?action=snapshot) 表示获取网络摄像头的视频

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)   #调整参数实现读取视频或调用摄像头
while (cap.isOpened()):
    ret, frame = cap.read()
    cv2.imshow("cap", frame)
    if (cv2.waitKey(100) & 0xff) == ord('q'):   #在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

（3）cv2.cvtColor() 颜色转换

参数1：所以转换的图片

参数2：要转换的模式 cv2.COLOR_BGR2GRAY：转换为灰度图。cv2.COLOR_BGR2HSV：转换为HSV颜色空间。

（4）cv2.threshold() 二值化

参数1：要灰度的图片

参数2：阈值

参数3：最大值

参数4：转换方式 cv2.THRESH_BINARY、cv2.THRESH_BINARY_INV、cv2.THRESH_TRUNC、cv2.THRESH_TOZERO、cv2.THRESH_TOZERO_INV

（5）cv2.medianBlur() 滤波

参数1：要滤波的图片

参数2：滤波尺寸大小

（6）cv2.boundingRect() 求包含轮廓的正方框

参数1：要计算的某一轮廓

（7）cv2.findContours() 提取图片轮廓

参数1：要提取轮廓的图片

参数2：提取规则。cv2.RETR_EXTERNAL：只找外轮廓，cv2.RETR_TREE：内外轮廓都找。

参数3：输出轮廓内容格式。cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE：输出少量轮廓点。cv2.CHAIN_APPROX_NONE：输出大量轮廓点。

输出参数1：提取轮廓后的图片

输出参数2：轮廓列表

输出参数3：层级

下面附上我的一个验证码识别的代码

# -*- coding: utf-8 -*-

import os
import cv2
import numpy as np

def split_picture(imagepath):

    # 以灰度模式读取图片
    gray = cv2.imread(imagepath, 0)

    # 将图片的边缘变为白色
    height, width = gray