Python配置OpenCV环境的简易教程,小白一看就会!
- 更新日期:2025-12-02
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本文手把手教你如何配置Python的OpenCV环境,适合初学者。通过简单的步骤,你可以轻松完成安装和配置,无需专业知识。只需按照步骤操作,即可让你的Python程序轻松使用OpenCV库,实现图像处理和计算机视觉功能。?️?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。
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:
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代码运行次数:0运行复制import cv2import 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:
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