这篇文章主要介绍了Python OpenCV快速入门教程，帮助大家更好的利用opencv图像处理，感兴趣的同学可以了解下
OpenCV简介
OpenCV是计算机视觉中最受欢迎的库，最初由intel使用C和C ++进行开发的，现在也可以在python中使用。该库是一个跨平台的开源库，是免费使用的。OpenCV库是一个高度优化的库，主要关注实时应用程序。
OpenCV库是2500多种优化算法的组合，可用于检测和识别不同的人脸，实时识别图像中的对象，使用视频和网络摄像头对不同的人类动作进行分类，跟踪摄像机的运动，跟踪运动对象（例如汽车，人等），实时计数对象，缝合图像来产生高分辨率图像，从图像数据库中查找相似的图像，从使用闪光灯拍摄的图像中消除红眼并提高图像质量，跟踪眼睛的运动，跟踪脸部等。
它拥有大约4.7万活跃用户社区，下载量超过1800万。谷歌，亚马逊，特斯拉，微软，本田等许多大公司都使用Open cv来改善他们的产品，它更是驱动了AI的发展。
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先决条件
在开始编写代码之前，我们需要在设备上安装opencv。
如果你是ProIn编程专家，并且熟悉每个IDE，那么请使用Pycharm并从设置中的程序包管理器安装OpenCV-python。
如果你是初学者或中级程序员，或者只是想关注博客，那么我们将使用代码编辑器而不是IDE。
只需转到Visual Studio Code网站并根据你的操作系统下载最新版本即可。
Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows
现在，我们将创建一个虚拟环境，并在其中安装opencv。打开终端，然后使用cd定位到桌面，使用mkdir 创建一个名为opencv
的文件夹，然后运行以下命令。
现在，使用env\scripts\activate激活环境，你会在C:\Users\username\Desktop\opencv之前看到小括号(env)出现。
现在，只需使用pip安装OpenCV。
我们会在本文中涵盖7个主题
1. 读，写和显示图像
2. 读取视频并与网络摄像头集成
3. 调整大小和裁剪图像
4. 基本的图像过滤器使用的函数
5. 绘制不同的形状
6. 在图像上书写文字
7. 检测并裁剪脸部
读，写和显示图像
要使用Opencv读取图像，我们有imread()函数; 要显示图像，有imshow()函数，而对于书写，我们有imwrite()函数。让我们看看它们的语法。
imread()：
imshow():
imwrite():
读取视频并与网络摄像头集成
读取视频文件与在OpenCV中读取图像文件非常相似，区别在于我们使用了cv2.videocapture。
句法
视频是许多帧结合在一起的集合，每帧都是一幅图像。要使用OpenCV观看视频，我们只需要使用while循环显示视频的每一帧。
要与网络摄像头集成，我们需要传递网络摄像头的端口值而不是视频路径。如果你使用的是笔记本电脑，但没有连接任何外部网络摄像头，则只需传递参数0；如果你有外部网络摄像头，则传递参数1。
调整大小和裁剪图像
调整大小是更改图像形状的过程。在Opencv中，我们可以使用resize函数调整图像形状的大小。
句法
要首先调整图像的大小，我们需要知道图像的形状。我们可以使用shape来找到任何图像的形状，然后根据图像形状，可以增加或减小图像的大小。让我们看看示例。
如果你不想对宽度和高度进行硬编码，也可以使用形状，然后使用索引来增加宽度和高度。
裁剪图像
裁剪是获取图像的一部分过程。在OpenCV中，我们可以通过定义裁剪后的矩形坐标来执行裁剪。
句法
使用裁剪方法，让我们尝试从图像中获取蒙娜丽莎的脸。
你也可以使用paint来找到（x1，y1），（x2，y2）的正确坐标。
右键单击图像并保存，尝试从图像中获取王卡。
提示：使用paint来找到正确的坐标，最后使用调整大小来增加裁剪图像的大小。
“在寻求解决方案之前，请尝试自己动手做。”
👉解决方案-/Abhayparashar31/9b01473431de765c0a73e81271233d91
基本的图像过滤器使用的函数
我们可以在图像上使用许多基本的滤镜操作，例如将图像转换为灰度图像，模糊图像等等。让我们一一看一下比较重要的操作。
将图像转为灰度图像
要将图像转换为灰度，我们可以使用一个函数cvtColor，这里我们将cv2.COLOR_BGR2GRAY作为参数传递。
将图像转为HSV
要将图像转换为HSV，我们可以使用函数cvtColor，这里我们将cv2.COLOR_BGR2HSV作为参数传递。它主要用于对象跟踪。
图像模糊
模糊用于去除图像中的多余噪声，也称为平滑，这是对图像应用低通滤波器的过程。要在Opencv中使用模糊，我们有一个函数GaussianBlur。
边缘检测
在OpenCV中，我们使用Canny边缘检测器来检测图像中的边缘，也有不同的边缘检测器，但最著名的是Canny边缘检测器。Canny边缘检测器是一种边缘检测算子，它使用多阶段算法来检测图像中的大范围边缘，它由John F. Canny在1986年开发。
膨胀
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膨胀是用来增加图像中边缘的大小。首先，我们定义一个大小为奇数(5,5)的核矩阵，然后利用核函数对图像进行放大。我们对Canny边缘检测器的输出图像进行了放大处理。
腐蚀
腐蚀是扩张的反面，它用于减小图像边缘的尺寸。首先，我们定义一个奇数（5,5）的核矩阵大小，然后使用核对图像执行腐蚀。我们对Canny边缘检测器的输出图像施加腐蚀。
现在，在同一程序中将所有基础函数应用于Monalisa映像。
绘制不同的形状
我们可以使用OpenCV来绘制矩形，圆形，直线等不同的形状。
矩形：
要在图像上绘制矩形，我们使用矩形函数。在函数中，我们传递宽度，高度，X，Y，RGB中的颜色，厚度作为参数。
圆：
要绘制一个圆，我们使用cv2.circle。我们传递x，y，半径大小，RGB形式的颜色，厚度作为参数。
线：
要绘制一条线，我们使用cv2.line，使用起点（x1，y1），终点（x2，y2），RGB形式的颜色，厚度作为参数。
在图像上书写文字
在OpenCV中，我们有一个函数cv2.puttext, 可以在特定位置的图像上写文本。它以图像，文本，x，y，颜色，字体，字体比例，粗细为输入。
下载Monalisa图片。
任务：使用形状和文本为左侧图像中所示的Monalisa脸创建框架。
提示：首先是一个圆形，然后是矩形，然后根据圆形和矩形放置文本，最后根据文本放置一行。
👉解决方案- /Abhayparashar31/af36bf25ce61345266db4b54aba33be1
检测并裁剪脸部
在创建人脸识别系统时，人脸检测是非常有用的。在OpenCV中，我们提供了许多可用于不同目的的预训练haar级联分类器。在OpenCV GitHub上查看分类器的完整列表。
opencv/data/haarcascades at master · opencv/opencv · GitHub
为了检测OpenCV中的人脸，我们使用了haarcascade_frontalface_default.xml分类器，它会返回我们图像的四个坐标（w，h，x，y），使用这些坐标，我们将在脸部上绘制一个矩形，然后使用相同的坐标来裁剪脸部。现在使用imwrite，我们将裁剪的图像保存在目录中。
