?️?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
- 1、人机互动
- 2、物体识别
- 3、图像检测
- 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
?️?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：
代码语言：javascript复制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：
