Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略（一）

目录

关于OpenCV简介

OpenCV应用领域

1、计算机视觉领域方向

2、计算机操作底层技术

安装OpenCV的的两种方法

T1、使用whl文件法

T2、直接命令法  

T3、Anaconda 环境下安装

OpenCV常见函数、方法

0、基本库函数

1、图像基本运算

2、Image.open 和cv2.imread 的区别及其转换

相关文章：

Py之cv2：cv2库(OpenCV)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略

CV：计算机视觉技术之图像基础知识(一)—以python的cv2库来了解计算机视觉图像基础(傅里叶变换-频域-时域/各种滤波器-线性-非线性-均值-中值-高斯-双边)

CV：计算机视觉图像的基础知识—以python的cv2库来了解计算机视觉图像基础(边缘检测算子+平滑+轮廓标注+形态学+金字塔+傅里叶变换)—代码实现

CV：计算机视觉技术之图像基础知识(一)—以python的cv2库来了解计算机视觉图像基础—代码实现(图像显示+加文本+变换+通道)—图像基础各种操作(函数及案例)

CV：计算机视觉技术之图像基础知识(二)—以python的skimage和numpy库来了解计算机视觉图像基础(图像存储原理-模糊核-锐化核-边缘检测核，进阶卷积神经网络(CNN)的必备基础)

CV：利用python的cv2库实现图像数据增强—随机裁剪、随机旋转、随机hsv变换、随机gamma变换代码实现

      OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。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，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。

      在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务。此外，OpenCV还提供了Java、python、cuda等的使用接口、机器学习的基础算法调用，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法的设计上。

1、人机互动

2、物体识别

3、图像分割

4、人脸识别

5、动作识别

6、运动跟踪

7、机器人

8、运动分析

9、机器视觉

10、结构分析

11、汽车安全驾驶

图像数据的操作： 分配、释放、复制、设置和转换。 图像是视频的输入输出I/O ，文件与摄像头的输入、图像和视频文件输出）。

矩阵和向量的操作以及线性代数的算法程序：矩阵积、解方程、特征值以及奇异值等。

各种动态数据结构：列表、队列、集合、树、图等。

基本的数字图像处理：滤波、边缘检测、角点检测、采样与差值、色彩转换、形态操作、直方图、图像金字塔等。

结构分析：连接部件、轮廓处理、距离变换、各自距计算、模板匹配、Hough变换、多边形逼近、直线拟合、椭圆拟合、Delaunay 三角划分等。

摄像头定标：发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计、立体对应。

运动分析：光流、运动分割、跟踪。

目标识别：特征法、隐马尔可夫模型：HMM。

基本的GUI：图像与视频显示、键盘和鼠标事件处理、滚动条。

图像标注：线、二次曲线、多边形、画文字。