手把手教你们Python配置OpenCV环境,小白看一遍就会了
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手把手教你们Python配置OpenCV环境,小白看一遍就会了
🏳️🌈目录
😊开讲啦!!!!
🏳️🌈1、简介
🙈1.1、Opecv介绍
开课之前,我们先给大家讲讲Opecv是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写,它具有C ++,Python,Java和MATLAB接口,并支持Windows,Linux,Android和Mac OS,OpenCV主要倾向于实时视觉应用,并在可用时利用MMX和SSE指令, 如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。
🙉1.2、Opecv应用的行业
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1、人机互动
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2、物体识别
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3、图像检测
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4、人脸识别
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5、动作识别
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6、运动跟踪
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7、机器人
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8、运动分析
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9、机器视觉
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10、结构分析
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11、汽车安全驾驶
🏳️🌈2、Python配置OpenCV环境
一共有2钟方法可以配置,后面我们一对一讲解
🙈2.1、通过pip配置OpenCV环境
第一步打开控制台
如下方图所示:
输入:pip install opencv-python(本人这里已经安装过了。不显示安装成功)例如下方图:
如下方图所示:
显示安装好(Successfully installed···)
如下方图所示:
一般安装也会显示安装失败(推荐大家可以换第二种方法安装或者多试几次)
如下方图所示:
🙉2.2、通过PyCharm里面配置Opencv环境
第一步
如下方图所示执行:
第二步
如下方图所示执行:
第三步
如下方图所示执行:
第四步
如下方图所示执行:
以上是完成Python配置OpenCV环境的步骤。
下面我们用代码验证下是否安装成功
代码如下:
import cv2
import cv2 as cv
#读取图片
img=cv.imread('123.png')
#显示图片
cv.imshow('苏州程序大白.png',img)
#显示图片时间
cv2.waitKey(0)
实现效果如下:
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手把手教你如何用 OpenCV + Python 实现人脸识别
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