1.OpenCV 介紹

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫。它由英特爾公司于1999年首次發布，旨在為實時計算機視覺應用提供一個高效的工具集。OpenCV被廣泛應用于各種領域，包括圖像處理、視頻分析、物體識別、機器學習等。

1.1 OpenCV 的特點

1. 跨平臺支持：OpenCV支持多個操作系統，包括Windows、Linux、macOS、Android和iOS。
2. 多語言接口：除了C++，OpenCV還提供了Python、Java和MATLAB等多種編程語言的接口。
3. 豐富的功能：OpenCV包含了超過2500個優化的算法，涵蓋了從基本的圖像處理到復雜的機器學習模型。
4. 高效性：OpenCV的許多核心功能都經過高度優化，能夠在實時應用中高效運行。
5. 社區支持：作為一個開源項目，OpenCV擁有一個活躍的開發者和用戶社區，提供了豐富的文檔和教程。

1.2 OpenCV 的主要模塊

OpenCV庫被分為多個模塊，每個模塊都提供特定的功能：

1. 核心模塊（core）：提供基本的數據結構和算法，如矩陣操作、隨機數生成等。
2. 圖像處理模塊（imgproc）：包含各種圖像處理算法，如濾波、邊緣檢測、形態學操作等。
3. 視頻分析模塊（video）：提供運動檢測、對象跟蹤等功能。
4. 相機校準和3D重建模塊（calib3d）：用于相機標定、立體視覺等。
5. 特征檢測和描述模塊（features2d）：提供各種特征檢測和描述算法，如SIFT、SURF、ORB等。
6. 對象檢測模塊（objdetect）：包含人臉檢測、行人檢測等預訓練模型。
7. 機器學習模塊（ml）：提供各種機器學習算法，如KNN、SVM、決策樹等。
8. 圖形用戶界面模塊（highgui）：提供簡單的圖形用戶界面功能，用于顯示圖像和視頻。

1.3 OpenCV 的應用場景

1. 圖像處理：如圖像增強、去噪、濾波、邊緣檢測等。
2. 視頻分析：如運動檢測、對象跟蹤、視頻穩定等。
3. 對象識別：如人臉識別、車牌識別、手勢識別等。
4. 機器學習：如圖像分類、對象檢測、特征提取等。
5. 增強現實（AR）：如相機標定、姿態估計、3D重建等。

OpenCV是一個功能強大且廣泛應用的計算機視覺庫，適用于從學術研究到工業應用的各種場景。它的跨平臺支持、多語言接口和豐富的功能使其成為計算機視覺領域的首選工具之一。

2.OpenCV-Python 庫

OpenCV-Python 是 OpenCV 庫的 Python 綁定，它使得 Python 開發者能夠方便地使用 OpenCV 提供的各種計算機視覺和圖像處理功能。OpenCV-Python 結合了 OpenCV 的強大功能和 Python 的簡潔易用，使得圖像處理和計算機視覺的開發變得更加高效和便捷。

OpenCV-Python 的特點

1. 易于使用：Python 語言本身簡潔易懂，結合 OpenCV 的強大功能，使得圖像處理和計算機視覺的開發變得更加簡單。
2. 跨平臺支持：OpenCV-Python支 持多個操作系統，包括Windows、Linux、macOS、Android 和 iOS。
3. 豐富的功能：OpenCV-Python 提供了 OpenCV 庫中的所有功能，包括圖像處理、視頻分析、對象檢測、機器學習等。
4. 社區支持：OpenCV-Python 擁有一個活躍的開發者和用戶社區，提供了豐富的文檔、教程和示例代碼。

3.OpenCV 安裝

安裝OpenCV之前需要先安裝numpy，matplotlib。

1. 安裝 numpy，matplotlib 庫；

pip install numpy matplotlib

2. 安裝 opencv-python 庫；

pip install opencv-python

3. 如果我們要利用SIFT和SURF等進行特征提取時，還需要安裝：

pip install opencv-contrib-python

4.驗證是否安裝成功；

import cv2# 讀取圖像
image = cv2.imread('iu.jpg') #改為你自己的圖片路徑# 顯示圖像
cv2.imshow('iu', image)# 等待按鍵事件
cv2.waitKey(0)# 關閉所有窗口
cv2.destroyAllWindows()