如何构建OpenCV和Python环境

Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。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、MacOS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。最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。

简言之，通过openCV可实现计算机图像、视频的编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。

一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。依次输入以下命令：（推荐学习：Python视频教程）

pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python

opencv环境已经整好，就是这么简单。只需要numpy、Matplotlib、opencv-python三个包，都不大很快就可以下好，如果下载中间出现error或wrong，重新输入命令即可。

测试

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
img = cv.imread("D:\python\test.jpg")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行以上脚本，如果可以显示出测试的图像，则环境搭建成功

更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

以上就是如何构建OpenCV和Python环境的详细内容，更多请关注其它相关文章！