《OpenCV贡献模块在Python中的应用详解》
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它包含了众多图像处理和计算机视觉的算法，广泛应用于图像分析、识别、机器学习等领域。在Python中，OpenCV的使用极大地拓展了Python在视觉计算上的能力。本文将深入探讨OpenCV的Python扩展包`opencv_contrib_python`，以及如何在PyCharm这样的集成开发环境中安装和使用。
`opencv_contrib_python-3.4.2.16-cp36-cp36m-win_amd64.whl`是针对Python 3.6版本、64位Windows系统的一个预编译的OpenCV扩展包。这个whl文件是Python的 wheel格式，它是Python的二进制分发包，可以直接通过pip进行安装，避免了编译的复杂过程。
我们要了解`opencv_contrib`。这是OpenCV项目的一部分，包含了额外的模块，这些模块并未包含在标准的OpenCV库中，比如面部识别、文字检测、Xfeatures2D等高级功能。通过`opencv_contrib_python`，我们可以访问到这些附加的模块，从而增强OpenCV在Python中的功能。
安装`opencv_contrib_python`的步骤非常简单。在命令行或者PyCharm的终端中，输入以下命令：
```bash
pip install opencv_contrib_python-3.4.2.16-cp36-cp36m-win_amd64.whl
```
安装完成后，我们可以在Python代码中导入`cv2`模块，并启用`opencv_contrib`的特有功能。例如，如果你想要使用Xfeatures2D模块的SIFT特征检测器，你可以这样做：
```python
import cv2
# 激活扩展模块
cv2.xfeatures2d.SIFT_create()
```
OpenCV提供了丰富的图像处理函数，如图像读取、显示、转换、裁剪、滤波、边缘检测、色彩空间转换等。在机器学习领域，OpenCV可以用于图像分类、物体检测、人脸识别、图像分割等任务。例如，使用HOG（Histogram of Oriented Gradients）方法进行行人检测：
```python
import cv2
import numpy as np
hog = cv2.HOGDescriptor()
image = cv2.imread('image.jpg')
winStride = (8, 8)
padding = (32, 32)
locations = []
cells = hog.detectMultiScale(image, winStride=winStride, padding=padding, scale=1.05, hitThreshold=0, searchWindow=(64, 128))
for (x, y, w, h) in cells:
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('Detected', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在PyCharm中，可以利用其强大的调试和代码提示功能，方便地进行OpenCV相关的开发工作。创建一个新的Python项目，将`opencv_contrib_python`添加到项目的依赖项中，然后就可以愉快地编写和测试OpenCV代码了。
`opencv_contrib_python`扩展包为Python开发者带来了更全面的计算机视觉功能，无论是基础的图像处理还是复杂的机器学习任务，都能在OpenCV的助力下轻松实现。结合PyCharm这样的IDE，开发者可以更加高效地进行OpenCV相关的编程工作，提升开发效率和代码质量。
