Py之cv2：cv2庫(OpenCV，opencv-python)的簡介、安裝、使用方法(常見函數、方法等)最強詳細攻略（一）

目錄

關于OpenCV簡介

OpenCV應用領域

1、計算機視覺領域方向

2、計算機操作底層技術

安裝OpenCV的的兩種方法

T1、使用whl檔案法

T2、直接指令法  

T3、Anaconda 環境下安裝

OpenCV常見函數、方法

0、基本庫函數

1、圖像基本運算

2、Image.open 和cv2.imread 的差別及其轉換

相關文章：

Py之cv2：cv2庫(OpenCV)的簡介、安裝、使用方法(常見函數、方法等)最強詳細攻略

CV：計算機視覺技術之圖像基礎知識(一)—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎(傅裡葉變換-頻域-時域/各種濾波器-線性-非線性-均值-中值-高斯-雙邊)

CV：計算機視覺圖像的基礎知識—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎(邊緣檢測算子+平滑+輪廓标注+形态學+金字塔+傅裡葉變換)—代碼實作

CV：計算機視覺技術之圖像基礎知識(一)—以python的cv2庫來了解計算機視覺圖像基礎—代碼實作(圖像顯示+加文本+變換+通道)—圖像基礎各種操作(函數及案例)

CV：計算機視覺技術之圖像基礎知識(二)—以python的skimage和numpy庫來了解計算機視覺圖像基礎(圖像存儲原理-模糊核-銳化核-邊緣檢測核，進階卷積神經網絡(CNN)的必備基礎)

CV：利用python的cv2庫實作圖像資料增強—随機裁剪、随機旋轉、随機hsv變換、随機gamma變換代碼實作

      OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發行的跨平台計算機視覺庫，可以運作在Linux、Windows、Android和Mac OS作業系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實作了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。 OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。

      在計算機視覺項目的開發中，OpenCV作為較大衆的開源庫，擁有了豐富的常用圖像處理函數庫，采用C/C++語言編寫，可以運作在Linux/Windows/Mac等作業系統上，能夠快速的實作一些圖像處理和識别的任務。此外，OpenCV還提供了Java、python、cuda等的使用接口、機器學習的基礎算法調用，進而使得圖像處理和圖像分析變得更加易于上手，讓開發人員更多的精力花在算法的設計上。

1、人機互動

2、物體識别

3、圖像分割

4、人臉識别

5、動作識别

6、運動跟蹤

7、機器人

8、運動分析

9、機器視覺

10、結構分析

11、汽車安全駕駛

圖像資料的操作： 配置設定、釋放、複制、設定和轉換。 圖像是視訊的輸入輸出I/O ，檔案與攝像頭的輸入、圖像和視訊檔案輸出）。

矩陣和向量的操作以及線性代數的算法程式：矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等。

各種動态資料結構：清單、隊列、集合、樹、圖等。

基本的數字圖像處理：濾波、邊緣檢測、角點檢測、采樣與內插補點、色彩轉換、形态操作、直方圖、圖像金字塔等。

結構分析：連接配接部件、輪廓處理、距離變換、各自距計算、模闆比對、Hough變換、多邊形逼近、直線拟合、橢圓拟合、Delaunay 三角劃分等。

攝像頭定标：發現與跟蹤定标模式、定标、基本矩陣估計、齊次矩陣估計、立體對應。

運動分析：光流、運動分割、跟蹤。

目辨別别：特征法、隐馬爾可夫模型：HMM。

基本的GUI：圖像與視訊顯示、鍵盤和滑鼠事件處理、滾動條。

圖像标注：線、二次曲線、多邊形、畫文字。