opencv-开源计算机视觉python库

OpenCV（开源计算机视觉库：opencv.org）是一个开放源代码库，其中包含数百种计算机视觉算法。该文档介绍了所谓的OpenCV 2.x API，与基于C的OpenCV 1.x API相比，它实际上是C ++ API（自OpenCV 2.4发行以来，C API已被弃用，并且未经“ C”编译器进行测试）。

模块

OpenCV具有模块化结构，这意味着该程序包包含多个共享库或静态库。提供以下模块：

• 核心功能（core）-定义基本数据结构的紧凑模块，包括密集的多维数组Mat和所有其他模块使用的基本功能。

• 图像处理（imgproc）-一种图像处理模块，包括线性和非线性图像过滤，几何图像转换（调整大小，仿射和透视变形，基于常规表的重新映射），颜色空间转换，直方图等。

• 视频分析（video）-视频分析模块，包括运动估计，背景减法和对象跟踪算法。

• 摄像机校准和3D重构（calib3d）-基本的多视图几何算法，单摄像机和立体摄像机校准，对象姿态估计，立体对应算法以及3D重构要素。

• 2D要素框架（features2d）-显着特征检测器，描述符和描述符匹配器。

• 对象检测（objdetect）-检测对象和预定义类的实例（例如，面孔，眼睛，杯子，人，汽车等）。

• 高级GUI（highgui）-简单的UI功能的易于使用的界面。

• 视频I / O（videoio）-用于视频捕获和视频编解码器的易于使用的界面。

• ...其他一些帮助器模块，例如FLANN和Google测试包装器，Python绑定等。

安装

从源代码构建OpenCV

• 下载并安装Visual Studio和CMake。

• 将必要的Python软件包下载并安装到其默认位置

• 确保Python和Numpy正常运行。

• 通过网盘下载OpenCV源代码，或者也可以从Sourceforge（对于官方发行版）或来自Github（对于最新源）。

• 将其解压缩到一个文件夹中，在opencv中创建一个新的文件夹。

• 打开CMake-gui（开始>所有程序> CMake-gui）

• 如下填写字段（请参见下图）：

  

• 您将看到所有字段都标记为红色。单击WITH字段将其展开。它决定了您需要哪些额外的功能。因此，请标记适当的字段。

• 现在，单击“构建”字段以将其展开。前几个字段配置构建方法。

• 其余字段指定要构建的模块。由于OpenCV-Python尚不支持GPU模块，因此可以完全避免使用它以节省时间（但如果使用它们，则将其保留在此处）。

• 现在单击“启用”字段将其展开。确保未选中ENABLE_SOLUTION_FOLDERS（Visual Studio Express版本不支持解决方案文件夹）。

• 还要确保在“ PYTHON”字段中，所有内容都已填充。（忽略PYTHON_DEBUG_LIBRARY）。

• 最后，单击“生成”按钮。

• 现在转到我们的opencv / build文件夹。在那里您将找到OpenCV.sln文件。用Visual Studio打开它。

• 将构建模式检查为Release而不是Debug。

• 在解决方案资源管理器中，右键单击解决方案（或ALL_BUILD）并进行构建。需要一些时间才能完成。

• 再次，右键单击INSTALL并进行构建。现在将安装OpenCV-Python。

• 打开Python IDLE，然后输入“将cv2导入为cv”。如果没有错误，则表明已正确安装。

OpenCV的Python

OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。

Python是由Guido van Rossum发起的通用编程语言，很快就非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员可以用较少的代码行表达想法，而不会降低可读性。

与C / C ++之类的语言相比，Python速度较慢。也就是说，可以使用C / C ++轻松扩展Python，这使我们能够用C / C ++编写计算密集型代码并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C ++代码一样快（因为它是在后台运行的实际C ++代码），其次，在Python中比C / C ++编写代码更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C ++实现的Python包装器。

OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的库，用于使用MATLAB风格的语法进行数值运算。所有OpenCV数组结构都与Numpy数组相互转换。这也使与使用Numpy的其他库（例如SciPy和Matplotlib）的集成变得更加容易。