1.pythonopencvԴ?源码?
2.论述在Python程序中如何导入OpenCV以及matplotlib库中的pyplot
3.Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的源码简介、安装、源码使用方法
4.CV实战Ubuntu18.04源码编译安装opencv-3.4.X+测试demo
5.10分钟！源码用Python实现简单的源码人脸识别技术（附源码）
6.OpenCV安装教程（全网最细，小白直接上手！源码量能涨停指标源码！源码！源码）

pythonopencvԴ?源码?

       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，外接屏幕或使用VNC远程连接是可行方案，同时通过tee命令记录编译过程，以便在远程连接中断时仍能查看详细信息。

       安装系统镜像，完成OpenCV安装后，生成的镜像文件大小仅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，直播商业源码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，tfs 工具源码执行相关代码。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。

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

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，wp发卡源码如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，slua源码分析以及测试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。

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，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安装教程（全网最细，小白直接上手！！！）

       OpenCV是用于计算机视觉的库，适用于Python、Ruby和MATLAB。在VSLAM技术研究中，经常需要在Ubuntu系统上安装不同版本的OpenCV。以下为OpenCV3.3.1版本在Ubuntu系统下的安装教程，适合初学者。

       一、下载OpenCV源码

       欲安装OpenCV3.3.1版本，可关注公众号「3D视觉工坊」，在后台回复「OpenCV3.3.1_linux」获取安装包下载链接。

       二、检查已安装的OpenCV版本

       在终端输入命令`pkg-config --modversion opencv`查看当前安装的OpenCV版本。

       三、安装OpenCV

       下载并解压OpenCV3.3.1的源码安装包后，执行如下命令进行安装，安装路径为`/home/yongqi/workspace/2_ProgramFiles/OpenCV3.3.1`。

       四、配置OpenCV环境

       配置OpenCV的lib路径，以完成环境设置。

       五、测试OpenCV版本

       完成配置后，系统显示的OpenCV版本应为3.3.1。

       六、学习OpenCV

       提供一份包含G资料的《人工智能自学视频》资料包，内容包括人工智能基础入门、AI框架实战、图像识别、OpenCV、机器学习等，以及国内外知名资源、AI论文等。

       资料在网盘中整理整齐，欢迎下载！分享给有需要的伙伴。如果需要使用OpenCV2.4.9版本，只需调整第四步的pkgconfig路径即可。

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。