OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，其核心模块提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。本教程将介绍 OpenCV 核心模块的基本使用方法和常见操作。
安装 OpenCV
在开始使用 OpenCV 之前，您需要先安装它。您可以通过以下命令来安装 OpenCV：
pip install opencv-python
快速入门
1. 导入库
import cv2
2. 读取图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
3. 显示图像
cv2.imshow('Image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
4. 保存图像
cv2.imwrite('output_image.jpg', image)
图像处理
OpenCV 提供了丰富的图像处理函数，包括：
- 灰度转换
- 阈值处理
- 边缘检测
- 形态学操作
例如，以下代码将图像转换为灰度图：
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
计算机视觉
OpenCV 还提供了许多计算机视觉功能，如：
- 特征检测
- 目标跟踪
- 图像识别
例如，以下代码使用 SIFT 特征检测算法：
sift = cv2.SIFT_create()
keypoints, descriptors = sift.detectAndCompute(gray_image, None)
资源
更多关于 OpenCV 的信息，您可以访问官方文档：OpenCV 官方文档。