1.opencv pythonԴ?源码?
2.opencv-python图像灰度直方图计算与绘制
3.论述在Python程序中如何导入OpenCV以及matplotlib库中的pyplot
4.python的opencv库
5.10分钟！用Python实现简单的源码人脸识别技术（附源码）
6.Opencv是如何提供给python cv2包的

opencv pythonԴ??

       本文提供了一套简洁明了的OpenCV安装教程，旨在帮助开发者实现一次成功安装。源码首先，源码选择官方Raspbian-buster-full系统作为操作平台，源码并建议更换源至清华源，源码jquery datepicker源码以确保下载过程顺利，源码避免遇到如GTK2.0下载失败等问题。源码对于远程操作需求，源码外接屏幕或使用VNC远程连接是源码可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，源码以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。源码

       安装系统镜像，源码完成OpenCV安装后，源码生成的源码镜像文件大小仅4.G，压缩后为2.G，直接烧录至TF卡即可使用。该系统已预装VNC等必备软件，配置了静态IP，提供详尽的使用指南，包括树莓派和Windows系统间的文件复制和传输方法。系统兼容树莓派4和3型号，对于有补充需求之处，将在文章末尾进行说明。

       正式安装OpenCV，首先确保安装所需的依赖工具和图像、视频库。按照步骤逐一进行，包括安装构建必需工具、图像工具包、视频工具包、GTK2.0以及优化函数包。在编译OpenCV源码前，下载并解压OpenCV3.4.3及opencv_contrib3.4.3（选择版本时需确保二者版本号一致）。

       采用直接下载或wget下载两种方法获取源码，解压后进入源码目录。创建release文件夹，用于存放cmake编译时产生的tcptrace源码临时文件。设置cmake编译参数，安装目录默认为/usr/local，确保参数正确配置，尤其是对于root用户下的cmake命令，需修改OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的值为绝对路径。

       编译过程中，确认进度到达%，以验证安装成功。进行其他配置，包括设置库路径，以便于使用OpenCV库，也可选择不进行设置。配置opencv.conf和bash.bashrc文件，进行必要的参数添加，重启树莓派或重新登录用户后，测试OpenCV使用是否正常。

       演示Python程序使用OpenCV画一条直线，确保Python编译器已安装，执行相关代码。系统镜像中额外提供远程连接和文件传输功能的说明，包括使用VNC或Putty等工具远程控制树莓派的方法，以及如何在树莓派与Windows系统间进行复制粘贴，通过autocutsel软件简化操作流程。

opencv-python图像灰度直方图计算与绘制

       在使用 OpenCV 与 Python 进行图像处理时，计算与绘制图像灰度直方图是一项基本技能。本文将详细介绍如何完成这一过程。

       首先，要理解的是，图像的灰度直方图是对图像中不同灰度值出现的频率进行统计的结果。对于一个 RGB 图像，它的直方图通常需要分别对 R、G、B 三个通道进行计算，因为每个通道都代表了不同的颜色信息。

       要计算和绘制图像灰度直方图，可以使用 OpenCV 的函数 cv2.calcHist()。这个函数需要提供图像、blue源码通道索引、范围、直方图深度等参数。

       例如，要分别对一个 RGB 图像的 R、G、B 通道计算灰度直方图，可以编写如下代码：

       python

       import cv2

       import numpy as np

       import matplotlib.pyplot as plt

       # 加载图像

       image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

       # 分别计算 R、G、B 通道的灰度直方图

       hist_r = cv2.calcHist([image], [0], None, [], [0, ])

       hist_g = cv2.calcHist([image], [1], None, [], [0, ])

       hist_b = cv2.calcHist([image], [2], None, [], [0, ])

       # 绘制直方图

       plt.figure(figsize=(, 3))

       plt.subplot()

       plt.plot(hist_r)

       plt.title('Red Channel')

       plt.subplot()

       plt.plot(hist_g)

       plt.title('Green Channel')

       plt.subplot()

       plt.plot(hist_b)

       plt.title('Blue Channel')

       plt.show()

       在上述代码中，我们首先加载了一个图像，并使用 cv2.calcHist() 分别计算了 R、G、B 通道的灰度直方图。然后，利用 matplotlib 库将这些直方图绘制出来，以便更直观地观察和分析。

       计算整张图像的直方图时，需要注意使用 cv2.calcHist() 函数的正确参数设置。例如，可以通过设置 mask 参数来指定感兴趣区域。这在处理大图像或特定区域分析时非常有用。

       计算和绘制图像的灰度直方图是图像分析与处理中的基础步骤，对于理解图像特性、调整图像对比度以及实现其他高级图像处理算法都至关重要。通过掌握这一技能，可以为后续的图像分析任务奠定坚实的基础。

论述在Python程序中如何导入OpenCV以及matplotlib库中的pyplot

       é¦–先分两个：第一个：

Python程序中如何导入OpenCV

解决方法：

找到opencv源代码中的cv2文件夹

复制到anaconda的lib文件夹中

       å†å¯¼å…¥cv2，就好了。

       ç„¶åŽpython 3.7中导入

       æ²¡æœ‰å®‰è£…anaconda,只安装了python的也可以将cv2复制到python的安装路径下的(C:\Program Files\Python\Lib\site-packages)文件夹中。

       opencv4.3.0中的cv2

       æ˜¯opencv4.3.0可以看到，应该是其支持这几个版本的python。

       çŽ°åœ¨ä»…仅是可以将cv2导入，但是由于python和opencv的版本支持问题，并不一定可以使用cv2中所有的方法，若遇到问题，可以在评论区写下，一起探索下奥。

       ä»¥ä¸Šå†…容为学习交流使用，纯属个人经验，采纳需谨慎！

解决方式如下：

       è§£å†³æ–¹æ³•ï¼šæ›´æ¢ä½Žç‰ˆæœ¬matplotlib

       pip3 uninstall matplotlib就可以解导入matplotlib库中的pyplot的问题了！

       å¸Œæœ›è¿™äº›èƒ½å¸®åŠ©åˆ°ä½ ï¼

python的opencv库

       OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，支持多种编程语言，包括Python、C++、Java等。本文将详细介绍Python中OpenCV库的使用。

       首先，导入库是使用OpenCV的关键步骤。在Python程序中导入OpenCV库，可以使用以下代码：

       python

       import cv2

       OpenCV提供了多种基本功能，ie源码包括图像读取、显示、处理和保存。下面将逐一介绍这些功能。

       使用OpenCV读取图像的代码如下：

       python

       img = cv2.imread('path_to_image.jpg')

       显示图像的方法是：

       python

       cv2.imshow('image', img)

       cv2.waitKey(0)

       cv2.destroyAllWindows()

       进行图像处理时，可以使用OpenCV提供的各种函数，例如滤波、边缘检测和形态学处理。以下是一个简单的滤波处理示例：

       python

       blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

       最后，使用OpenCV保存图像可以使用以下代码：

       python

       cv2.imwrite('path_to_output_image.jpg', img)

       以下是一个简单的OpenCV示例程序，包括读取一张并显示：

       python

       import cv2

       img = cv2.imread('path_to_image.jpg')

       cv2.imshow('image', img)

       cv2.waitKey(0)

       cv2.destroyAllWindows()

       通过以上介绍和示例，可以了解到Python中OpenCV库的使用方法。使用OpenCV库，可以进行图像处理、计算机视觉等开发和应用。

分钟！用Python实现简单的人脸识别技术（附源码）

       Python实现简单的人脸识别技术，主要依赖于Python语言的胶水特性，通过调用特定的库包即可实现。这里介绍的是一种较为准确的实现方法。实现步骤包括准备分类器、引入相关包、创建模型、以及最后的人脸识别过程。首先，需确保正确区分人脸的分类器可用，可以使用预训练的模型以提高准确度。所用的包主要包括：CV2（OpenCV）用于图像识别与摄像头调用，os用于文件操作，numpy进行数学运算，PIL用于图像处理。

       为了实现人脸识别，需要执行代码以加载并使用分类器。执行“face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\admin\Desktop\python\data\haarcascade_frontalface_default.xml')”时，确保目录名中无中文字符，以免引发错误。这样，作业源码程序就可以识别出目标对象。

       然后，选择合适的算法建立模型。本次使用的是OpenCV内置的FaceRecognizer类，包含三种人脸识别算法：eigenface、fisherface和LBPHFaceRecognizer。LBPH是一种纹理特征提取方式，可以反映出图像局部的纹理信息。

       创建一个Python文件（如trainner.py），用于编写数据集生成脚本，并在同目录下创建一个文件夹（如trainner）存放训练后的识别器。这一步让计算机识别出独特的人脸。

       接下来是识别阶段。通过检测、校验和输出实现识别过程，将此整合到一个统一的文件中。现在，程序可以识别并确认目标对象。

       通过其他组合，如集成检测与开机检测等功能，可以进一步扩展应用范围。实现这一过程后，你将掌握Python简单人脸识别技术。

       若遇到问题，首先确保使用Python 2.7版本，并通过pip安装numpy和对应版本的opencv。针对特定错误（如“module 'object' has no attribute 'face'”），使用pip install opencv-contrib-python解决。如有疑问或遇到其他问题，请随时联系博主获取帮助。

Opencv是如何提供给python cv2包的

       Python中的cv2包是如何与OpenCV集成的呢？简单来说，OpenCV的C/C++库通过编译成so文件（cv2.so）实现了与Python的交互。当你在Python中使用import cv2时，实际上是调用了预先编译好的cv2.so文件中的函数和数据结构。

       OpenCV的核心在于cv2.cpp文件，它被编译成了cv2.so。这个编译过程在gitee.com/anjiang_a...的第行代码中进行，通过ocv_add_library函数，指定了生成的目标文件为cv2.so，并链接了相应的动态链接库。

       要使用cv2.so，Python代码仅需一行：import cv2。这个import语句实际上是由python_loader.cmake自动生成的，它会包含在python_loader文件夹下的__init__.py文件中，位于行。__init__.py文件的作用是确保在导入cv2时，不仅导入了基本的cv2.so，还包含了python_loader/cv2/_extra_py_code/等扩展内容，以解决数据结构兼容性和numpy替换的问题。

       值得注意的是，当Python在寻找cv2模块时，如果找到本地的cv2文件夹，会优先执行其中的__init__.py。如果没有，它会在系统路径中搜索cv2.so。在cv2/__init__.py的-行，巧妙地利用了Python的这种查找机制，先删除原有的cv2模块，再重新导入cv2.so，确保了正确的行为。

       最终，当我们执行import cv2时，实际上是调用了python_loader/cv2/__init__.py，这个文件在行导入了python_loader/cv2/_extra_py_code/gapi，从而将GAPI等额外功能整合到cv2模块中，为Python用户提供了一个完整的OpenCV接口。

OpenCV图像处理|Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点

       Python OpenCV计算轮廓面积、周长并显示极点

       通过Python的OpenCV库，可以方便地计算图像中轮廓的面积和周长，并且能够清晰地显示轮廓的极点。以下为实现此功能的完整代码。

       首先，通过函数解析来理解代码中关键步骤的含义：

       1、cv2.contourArea()函数用来计算轮廓的面积。

       2、cv2.arcLength函数用于计算轮廓的周长。

       3、left = tuple(ct[ct[:, :, 0].argmin()][0]) # 图像轮廓的最左端像素点的坐标

       4、top = tuple(ct[ct[:, :, 1].argmin()][0]) # 图像轮廓的最顶端像素点的坐标

       5、cv2.circle(img, bottom, 5, (0, 0, ), -1)

       6、cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, , 0), 1

       结合以上解析，代码逻辑清晰：利用OpenCV库中的函数，首先计算轮廓的面积与周长，然后分别找到轮廓的最左端、最顶端坐标。接着，使用cv2.circle函数绘制轮廓的极点，并通过cv2.putText添加文字说明。最终，展示处理后的图像，直观呈现轮廓的面积、周长与极点信息。

Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法

       Py之cv2库详解：OpenCV介绍、安装与常用方法

       OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，支持跨平台，包括Linux、Windows、Android和Mac OS。它主要由C++编写，但也提供了Python、Ruby、MATLAB等多种语言接口，为图像处理和计算机视觉应用提供了丰富的通用算法。

       在计算机视觉领域，OpenCV因其丰富的功能和易用性而被广泛应用，如图像处理、物体识别、人脸识别等。此外，它也支持底层计算机操作，便于开发者深入探究视觉技术的底层实现。

       安装OpenCV有多种途径，其中两种常见方法包括：

       通过下载whl文件，如opencv_python-3.4.1-cp-cpm-win_amd.whl，然后在命令行使用pip进行安装：`pip install opencv_python-3.4.1-cp-cpm-win_amd.whl`

       直接通过pip安装：`pip install opencv-python`，检查安装成功后，即可开始使用。

       在Anaconda环境下安装：同样使用pip，但在命令行中开启Anaconda Prompt后进行安装。

       OpenCV库中包含众多实用函数和方法，例如：

       基本库函数，如`cv2.imread()`用于读取图像，`cv2.imshow()`用于显示图像，`cv2.imwrite()`用于保存图像。

       图像基本运算，包括加、减、乘、除等数学运算，以及图像缩放、旋转、颜色空间转换等操作。

       `cv2.bitwise_and()`和`cv2.bitwise_not()`等按位操作函数，用于像素级别的操作。

       图像处理函数，如`cv2.rectangle()`用于绘制矩形，`cv2.boundingRect()`则用于获取图像的边界框。

       了解了OpenCV的基本概念、安装方法和常用函数后，开发者可以更高效地在计算机视觉项目中实现图像处理和分析。

CV实战Ubuntu.源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo

       在Linux环境下，特别是Ubuntu .中安装OpenCV-3.4.x版本，需要理解其源码编译过程，本文将详细说明从源码编译到安装，以及测试demo的全过程。安装步骤分为源码下载、使用`apt-get`安装依赖项、从源码构建安装OpenCV、配置环境、验证安装情况以及卸载。在Linux环境下，确保系统稳定运行是关键步骤之一。以下为详细流程：

       1. 源码下载

       从OpenCV官网或GitHub下载OpenCV源码。选择版本时，考虑与项目的兼容性以及对最新特性的需求。

       2. apt-get安装

       Ubuntu下，OpenCV安装可通过两种方式：直接使用`$ sudo apt-get install python-opencv`进行快速安装，适用于仅在Python环境中使用OpenCV的情况；推荐从源码构建安装，以获取更新的代码版本，增强稳定性和可控性。

       3. 从源码安装

       从源码构建安装时，可选择默认安装位置或自定义安装位置。默认位置通常为`/usr/local`，而自定义位置需要额外配置。

       3.1 构建依赖项

       确保安装`cmake`, `gcc`, `g++`等构建工具。对于Python支持，选择安装Python 2和/或Python 3的特定模块。安装`GTK`支持用于图形界面应用，以及处理库（根据需要）。使用`cmake`下载`ippcv`库，注意**问题。

       3.2 默认位置安装

       使用`git`或下载的压缩包解压后，切换到源码目录，执行`cmake`命令以构建`CMakeLists.txt`，并创建`makefile`。指定构建参数时，`CMAKE_INSTALL_PREFIX`用于设置安装路径，通常为`/usr/local`。根据需要选择构建类型（`DEBUG`或`RELEASE`）和是否启用CUDA加速。

       3.3 自定义位置安装

       自定义安装时，使用`cmake`命令时需添加`-DCMAKE_INSTALL_PREFIX`参数，指向自定义安装目录。在安装后，还需配置扫描路径和设置环境变量，确保其他项目能够正确引用OpenCV库。

       配置

       配置步骤包括将OpenCV的`lib`路径添加到系统配置中，以便其他项目能够引用OpenCV库。通常，这涉及编辑`ld.so.conf`文件或通过环境变量设置。

       验证查看版本

       在终端或Python环境中，通过`pkg-config`命令或Python导入`cv2`模块查看OpenCV版本。

       C++和Python demo测试

       执行官方提供的示例代码，验证OpenCV功能。在C++环境中，通过指定`OpenCV_DIR`变量路径来正确引用库文件。在Python环境中，确保导入路径设置正确。

       卸载

       卸载OpenCV时，使用`make uninstall`命令。注意，仅删除了文件，留下的空文件夹可能需要手动删除。

       通过遵循上述步骤，即可在Ubuntu .系统中成功安装OpenCV，并进行测试验证。确保安装过程的每个环节都得到正确配置，以避免潜在的问题和冲突。