OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它可以用于实时图像处理和计算机视觉应用。以下是一些基础的 OpenCV 教程内容。

安装与配置

首先，您需要安装 OpenCV。以下是使用 pip 安装 OpenCV 的命令：

pip install opencv-python

基础操作

加载和显示图像

import cv2

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

图像处理

OpenCV 提供了丰富的图像处理功能，例如：

  • 边缘检测：使用 Canny 算子进行边缘检测。
  • 图像阈值：将图像转换为二值图像。
  • 图像滤波：使用高斯模糊等滤波器平滑图像。

高级应用

目标检测

OpenCV 支持多种目标检测算法，如 Haar Cascades、YOLO 和 SSD。

import cv2

# 加载预训练的 Haar Cascades 模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 检测图像中的面部
faces = face_cascade.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)

# 在图像上绘制检测到的面部
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示图像
cv2.imshow('Face Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

学习资源

想要了解更多 OpenCV 的知识，可以参考以下资源：

希望这些内容能够帮助您开始 OpenCV 的学习之旅！

OpenCV Logo