OpenCV 基础教程 📚

欢迎来到 OpenCV 基础教程！这里是学习计算机视觉入门知识的绝佳起点，涵盖了图像处理、视频分析和常用功能模块。通过本教程，你将掌握 OpenCV 的核心概念并完成简单实践。

🧰 开发环境准备

1. 安装 OpenCV
   使用 pip 安装：

   pip install opencv-python
   

   📎 点击此处查看官方安装指南

2. 开发工具推荐

   • Python 3.x
   • Jupyter Notebook（实时调试）
   • Visual Studio Code（代码高亮）
     👁️ 尝试在线代码沙盒

📷 OpenCV 核心功能演示

1. 图像读取与显示

   import cv2
   img = cv2.imread("test.jpg")
   cv2.imshow("图像", img)
   cv2.waitKey(0)
   

   

   图像处理_示意图

2. 灰度化处理

   gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   

   📎 深入学习颜色空间转换

3. 边缘检测
   使用 Canny 算法：

   edges = cv2.Canny(img, 100, 200)
   

   

   Python_代码截图

🚀 实践项目建议

• 入门项目：实现人脸识别系统
• 进阶项目：开发手势控制应用
• 挑战项目：构建车牌识别模型
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🌍 应用场景拓展

OpenCV 广泛应用于：

• 自动驾驶（道路识别）
• 医疗影像分析
• 工业质检
• 增强现实（AR）
  
  

  计算机视觉_应用实例

如需进一步学习，可访问 OpenCV 官方文档 获取最新 API 信息。