前言
OpenCV就是学习计算机视觉的过程中经常用到的工具，opencv降低了计算机视觉的学习门槛。随着机器学习、深度学习等技术的发展，Python庞大的扩展库为Python用户在编程过程中提供了极大的便利，opencv-python便是其中一员。在实际使用opencv-python扩展库的过程中，更多的读者关心库里函数的使用以及原理，考虑如何快速上手。
一、安装opencv-python库
对于window系统的电脑来说，安装opencv-python扩展库相对较为简单，主要使用pip进行安装。在安装完成opencv-python后，也需要安装其依赖库，例如当opencv读取图像时，数据将存储到ndarray对象中，Numpy库对ndarray对象的操作函数将为我们处理图像提供很大方便以及Matplotlib库中的相关函数便于我们对直方图进行绘制等。
安装Numpy库使用的方式是使用电脑的命令行进行安装，打开命令行使用win+r组合键打开运行界面，在运行界面中，输入cmd，进入命令行提示窗口。在窗口中，输入pip install Numpy，回车后系统会自动下载相应的文件。等待安装完成，显示successfully installed Unmpy-版本号时，表示安装完成该扩展库。对于Matplotlib库也是同样的方式安装，进入命令行提示窗口。在窗口中，输入pip install Matplotlib。
最后运用相同的方式安装opencv-python库，进入命令行提示窗口。在窗口中，输入pip install opencv-python。
当然如果你不喜欢这种安装方式，你也可以进行opencv安装包下载，从下载的安装包进行opencv-python的安装。opencv SDK的获取方式非常简单，在opencv的官网中选择Releases选项，找到opencv4.1.2版本的下载界面。下载得到opencv-4.1.30-vc14-vc15.exe点击进行安装就行，安装的过程实际上就是一个解压的过程。
二、opencv模块架构
1.模块
| 模块 | 作用 |
|---|---|
| calib3d | 相机标定以及立体视觉等 |
| core | 核心功能模块 |
| dnn | 深度学习模块 |
| feartures2d | 处理图像特征点 |
| flann | 高维的近似近邻快速搜索算法 |
| gapi | 加速常规图像处理 |
| highgui | 高层图形用户界面 |
| imgcodecs | 图像文件读取与保存 |
| imgproc | 图像滤波、几何变换等 |
| ml | 机器学习 |
| objdetect | 目标检测 |
| photo | 计算摄影 |
| stitching | 图像拼接 |
| video | 视频分析 |
| videoio | 视频输入输出 |
2.实例运行
打开实例edge.py文件，这个是一个关于Canny边缘检测，这个实例处于\source\samples\python中。部分代码如下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-439314.html
’‘’
This sample demonstrates canny edge detection。
Usage：
edge.py [<video source>]
Trackbars control edge thresholds.
‘’‘
总结
这个主要是简单介绍了一下opencv-python的情况，对于opencv-python的其他知识下一次展开介绍。其次，自己本人知识水平有限，文章如有问题,恳请指正。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-439314.html
到了这里，关于opencv-python安装的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
