1.pip 安装 opencv
2.SURF、源码SIFT 特征检测
pip 安装 opencv
在本指南中，分析您将学习如何通过pip在Ubuntu、源码macOS和Raspberry Pi上安装OpenCV，分析避免了以往需要从源代码编译的源码繁琐步骤。pip安装的分析微信文件自动接收源码OpenCV版本可能不包含某些非免费算法，如SIFT和SURF，源码但对快速部署环境有优势。分析有四个OpenCV包可供选择，源码其中opencv-contrib-python通常更适合大多数情况。分析
在Ubuntu上安装有两条路径：一是源码全局安装，但这不推荐，分析除非有特殊需求；二是源码aspnet源码搭建推荐使用虚拟环境，通过virtualenv和virtualenvwrapper创建一个Python 3环境，分析再安装opencv-contrib-python。源码同样，macOS的安装步骤与Ubuntu类似，建议在虚拟环境中进行。
Raspberry Pi上安装OpenCV则利用了piwheels.org提供的laya源码解读预编译包，pip会自动检查并优先从这里获取，显著减少了安装时间。在Raspberry Pi上，先安装必要组件，然后通过pip全局或在虚拟环境中安装opencv。
安装过程中需要注意的镜维源码是，Python版本和操作系统可能影响pip安装的OpenCV版本，对于GUI功能的问题，可能需要检查OpenCV是否正确编译以支持GTK或QT。对于初学者，可能遇到import cv2的错误，这通常与OpenCV的源码云下载安装无关，需要检查其他因素。
最后，原文链接和相关资源可以在hotdog.com查找。这篇文章来自Adrian Rosebrock的PyImageSearch技术博客，关于OpenCV的安装教程和指南提供了更多帮助。
SURF、SIFT 特征检测
介绍：SURF特征检测是一种尺度不变特征检测技术，它能够在不同尺度下检测到一致的物体关键点，并且每个检测到的特征点都关联一个尺度因子。理想状态下，两个尺度因子之间的比值应当与图像尺度的比值相同。SURF特征的全称是加速稳健特征（Speeded Up Robust Feature），它不仅实现了尺度不变性，还具备高效计算的特点。
实现原理：
例子代码：
效果图
2. SIFT特征检测
实现原理：
例子代码：
效果图
欢迎关注我的微信公众号“OpenCV图像处理算法”，主要分享我在学习图像处理算法过程中的心得，内容涵盖特征提取、目标跟踪、定位、机器学习和深度学习等领域。每个案例都会附上源码和相关资料，期待与同行交流，共同进步。
