Comment créer un environnement OpenCV et Python

Bibliothèque Open Source Computer Vision.OpenCV a été créée par Intel en 1999 et est désormais prise en charge par Willow Garage. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur multiplateforme publiée sous licence BSD (open source) et peut fonctionner sur les systèmes d'exploitation Linux, Windows et MacOS. Il est léger et efficace : il se compose d'une série de fonctions C et d'un petit nombre de classes C++. Il fournit également des interfaces en Python, Ruby, MATLAB et d'autres langages, et implémente de nombreux algorithmes courants dans le traitement d'images et la vision par ordinateur. La dernière version est la 3.1, publiée le 29 janvier 2016.

En bref, openCV peut être utilisé pour éditer des images et des vidéos informatiques. Il est largement utilisé dans la reconnaissance d’images, le suivi de mouvements, la vision industrielle et d’autres domaines.

Une fois que tout est prêt, exécutez cmd ou PowerShell en tant qu'administrateur. Entrez les commandes suivantes dans l'ordre : (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python

L'environnement opencv est terminé, c'est aussi simple que cela. Il ne nécessite que trois packages : numpy, Matplotlib et opencv-python. Il peut être téléchargé rapidement et facilement. Si une erreur ou un problème se produit lors du téléchargement, entrez simplement à nouveau la commande.

Test

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
img = cv.imread("D:\python\test.jpg")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

Exécutez le script ci-dessus Si l'image de test peut être affichée, l'environnement est configuré avec succès

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