OpenCV,全称为“Open Source Computer Vision Library”,是一个开源的计算机视觉库,广泛应用于图像处理、机器学习和计算机视觉等领域。版本3.2是其在2017年发布的一个重要版本,它提供了丰富的功能和优化的性能。在这个版本中,OpenCV与额外的贡献模块(contrib)结合,为开发者提供了更多高级的算法和工具。 本压缩包包含的是OpenCV 3.2版本,已经过编译并且集成了对Python 2的支持,这意味着它可以无缝地与Python 2.7版本的代码配合使用。在Windows 10环境下,这个版本是用Visual Studio 2017编译的,确保了与该开发环境的良好兼容性。 为了在Win10系统上使用这个编译后的OpenCV库,你需要按照以下步骤配置环境: 1. **解压文件**:你需要将下载的压缩包解压到一个合适的目录,例如`C:\opencv`。 2. **设置环境变量**: - 打开系统属性,进入“高级”选项卡,然后点击“环境变量”。 - 在系统变量中,找到名为`Path`的变量并编辑,添加OpenCV的bin目录。例如,添加`C:\opencv\build\x64\vc15\bin`(假设你使用的是64位版本,且编译器是VC15,即VS2017)。 3. **配置Python环境**: - 如果你使用的是Python 2.7,确保已经安装了`numpy`库,因为OpenCV依赖于它进行数值计算。 - 找到Python的`site-packages`目录,例如`C:\Python27\Lib\site-packages`。 - 将编译好的OpenCV的Python接口文件夹(通常在`opencv\build\python\2.7`目录下,包含`cv2.pyd`文件)复制到`site-packages`目录下。 4. **验证安装**: - 打开Python命令行或IDE,输入`import cv2`。如果没有任何错误提示,说明OpenCV已经成功安装。 5. **开始使用**: - 你可以使用OpenCV提供的各种函数进行图像处理,如读取图片、显示图片、图像变换等。例如,`cv2.imread()`用于读取图片,`cv2.imshow()`用于显示图片。 OpenCV 3.2包含了一些关键模块,如Core(核心功能)、Imgproc(图像处理)、HighGui(用户界面)、Videoio(视频I/O)、Calib3d(相机标定和3D重建)、Features2d(特征检测和描述符)、Objdetect(对象检测)等。此外,贡献模块(contrib)引入了更多先进的特性,比如Face识别、SIFT/SURF特征检测、aruco标记识别等。 在开发过程中,你可以利用OpenCV的强大功能进行图像分析、目标检测、特征匹配、视频处理等任务。同时,OpenCV的Python接口使得代码编写更加简洁易懂,降低了学习曲线。 这个压缩包提供了一个预先编译好的OpenCV 3.2版本,适用于在Win10系统下使用Python 2.7进行计算机视觉项目的开发。通过正确配置环境变量和Python路径,你可以直接利用这个库进行高效、便捷的图像处理工作。
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 8
- 粉丝: 0
- 资源: 1
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助