OpenCV：修订间差异

2023年4月26日 (三) 06:48的最新版本

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)，一个开源的计算机视觉库，可以实时图像处理，识别。OpenCV支持多种编程语言，如C++，Python，Java等，并且可以在不同的平台上使用。

简介

时间轴

安装

OpenCV 安装

了解更多 >> OpenCV 文档：安装概览

OpenCV-Python 安装

OpenCV-Python是OpenCV的Python API。

使用pip安装预构建的仅限 CPU 的 OpenCV 包，如果需要启用其他模块（例如 CUDA），需要手动安装。OpenCV-Python预构建4个软件包，其中无头模式，不包含任何用户界面，适用服务器环境（如 Docker、云环境等）。

# 主模块包
pip install opencv-python

# 完整包，包含主模块和 contrib/extra 模块
# pip install opencv-contrib-python

# 无头主模块包
# pip install opencv-python-headless

# 无头完整包，包含主模块和 contrib/extra 模块
# install opencv-contrib-python-headless

快速入门

图片转换

import cv2

img = cv2.imread("test.jpg")       # 读取文件
cv.imshow("Display Title", img)    # 显示
cv.imwrite("test.png", img)        # 保存图片

了解更多 >> OpenCV 4.x 文档：显示图片

图片处理

名称	描述	示例
读取保存图片 imread()

改变尺寸 resize()		import cv2 img = cv2.imread(r"test.jpg") width = 1200 height = int(width*img.shape[1]/img.shape[0]) img_1200 = cv2.resize(img, (width,height), interpolation=cv2.INTER_CUBIC) 宽度调整为1200px，高度随比例。
压缩图片		cv2.imwrite('out_80.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,80]) cv2.imencode('.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,80])[1].tofile(r'D:\测试\out_80.jpg')

视频分析

对象检测

中文问题

imread()和imwrite()读取保存文件时候，路径中有中文字符会报错，使用imdecode替代。

import cv2
import numpy as np

file= r'D:\测试\图片.jpg'
img = cv2.imdecode(np.fromfile(file=file , dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)

file_output =  r'D:\测试\图片输出.jpg' 
cv2.imencode(ext='.jpg', img=img)[1].tofile(file_output)

资源

官网

OpenCV 官网：https://opencv.org/
OpenCV 文档：https://docs.opencv.org/
OpenCV 源代码：https://github.com/opencv/opencv
opencv-python 源代码：https://github.com/opencv/opencv-python
OpenCV 源代码：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/
OpenCV 论坛：https://forum.opencv.org/

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-OpenCV(Open Source Computer Vision Library)，计算机视觉库，可以实时图像处理，识别。OpenCV支持多种编程语言，如C++，Python，Java等，并且可以在不同的平台上使用。
+OpenCV(Open Source Computer Vision Library)，一个开源的计算机视觉库，可以实时图像处理，识别。OpenCV支持多种编程语言，如[[C++]]，[[Python]]，[[Java]]等，并且可以在不同的平台上使用。
 ==简介==
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 OpenCV-Python是OpenCV的Python API。
-使用pip安装预构建的仅限 CPU 的 OpenCV 包，如果需要启用其他模块（例如 CUDA），需要手动安装。OpenCV-Python预构建4个软件包，其中无头模式，不包含任何用户界面，适用服务器环境（如 Docker、云环境等）。
+使用[[pip]]安装预构建的仅限 CPU 的 OpenCV 包，如果需要启用其他模块（例如 CUDA），需要手动安装。OpenCV-Python预构建4个软件包，其中无头模式，不包含任何用户界面，适用服务器环境（如 Docker、云环境等）。
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 # 主模块包
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 }}
-==基础知识==
+==快速入门==
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+import cv2
+img = cv2.imread("test.jpg")       # 读取文件
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+cv.imwrite("test.png", img)        # 保存图片
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+|[https://docs.opencv.org/4.x/db/deb/tutorial_display_image.html OpenCV 4.x 文档：显示图片]
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+==图片处理==
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+cv2.imwrite('out_80.jpg', img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY,80])
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+imread()和imwrite()读取保存文件时候，路径中有中文字符会报错，使用imdecode替代。
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+import cv2
+import numpy as np
+file= r'D:\测试\图片.jpg'
+img = cv2.imdecode(np.fromfile(file=file , dtype=np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
+file_output =  r'D:\测试\图片输出.jpg'
+cv2.imencode(ext='.jpg', img=img)[1].tofile(file_output)
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 ==资源==