1.OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, Python and Java interfaces and supports Windows, Linux, Mac OS, iOS and Android. OpenCV was designed for computational efficiency and with a strong focus on real-time applications. Written in optimized C/C++, the library can take advantage of multi-core processing. Enabled with OpenCL, it can take advantage of the hardware acceleration of the underlying heterogeneous compute platform.
Adopted all around the world, OpenCV has more than 47 thousand people of user community and estimated number of downloads exceeding 14 million. Usage ranges from interactive art, to mines inspection, stitching maps on the web or through advanced robotics.
https://opencv.org/

OpenCV（开源计算机视觉库）是在BSD许可（Berkeley Software Distribution license）下发布的，故可免费用于学术和商业用途。OpenCV具有C ++，Python和Java接口，并支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。OpenCV专为提高计算效率而设计，专注于实时应用。该库以优化的C / C ++编写，可以利用多核处理。通过OpenCL启用，它可以利用底层异构计算平台的硬件加速。OpenCV在全球范围内采用，拥有超过47,000名用户社区，估计下载量超过1400万。用途范围从交互式艺术，到地雷检查，网上拼接地图或高级机器人。
OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序等如下领域的问题：

增强现实
人脸识别
手势识别
人机交互
动作识别
运动跟踪
物体识别
图像分区
机器人

2.Python-OpenCV

Python是一种广泛使用的高级编程语言，属于通用型编程语言，由吉多·范罗苏姆创造，第一版发布于1991年。可以视之为一种改良（加入一些其他编程语言的优点，如面向对象）的LISP。作为一种解释型语言，Python的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法（尤其是使用空格缩进划分代码块，而非使用大括号或者关键词）。相比于C++或Java，Python让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序，该语言都试图让程序的结构清晰明了。

搭建OpenCV：

前提：已安装好python，并且配置好环境变量。

pip
在命令提示符中输入：pip install opencv-python
同时，与OpenCV常用的包还用numpy，matplotlib，可以一并安装好（已经安装好的可以忽略）。
同时，pip安装可能会面临失败，可以寻求离线下载opencv-python包，再进行pip安装：
pip install 包的下载位置(如：C:\Program Files\Python\Python37\xxx.whl)
在Pycharm中安装
工具栏file->Setting->Project:xxx->Project Interpreter，就可以见到你当前环境中所有的支持包，点击右侧‘+’号即可添加你需要的包，搜素opencv-python，点击安装。
在Anaconda中安装
Anaconda是一个开源的Python发行版本，用于进行大规模数据处理、预测分析，以及科学计算，致力于简化包的管理和部署，Anaconda使用软件包管理系统Conda进行包管理。个人不太喜欢anaconda，配置的python包过多，比较臃肿，不适合新手进行。

测试OpenCV

在命令提示符中测试
首先在命令提示符中输入python，进入python编辑环境，然后输入：
import cv2
如果没有提示，直接进行等待下一步输入，说明安装opencv成功，恭喜你可以开始opencv的学习历程了。失败如图，重新搭建（注意搭建环境位置）
在Pycharm中写python文件进行测试


#导入
import numpy as np
import cv2

# 调用计算机摄像头，0：第一个主摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while(True):
    # Capture frame-by-frame
    ret, frame = cap.read()

    # 颜色空间转换
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 图像显示
    cv2.imshow('frame', frame)
    cv2.imshow('gray',gray)
    
    # 结束，q键
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 关闭调用摄像头程序，并且关闭所有图像窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV-Python 1. 初识+OpenCV环境搭建、测试

1.OpenCV

2.Python-OpenCV

搭建OpenCV：

测试OpenCV

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