Python 版 OpenCV 安装与配置 – wiki词典

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Python 版 OpenCV 安装与配置

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它在图像和视频处理领域被广泛应用，包括对象检测、人脸识别和图像操作等任务。本指南将详细介绍如何在 Python 环境中安装和配置 OpenCV，重点采用最常用且推荐的 pip 安装方法。

前提条件

在安装 OpenCV 之前，请确保您的系统已安装 Python 和 pip（Python 的包管理器）。

  1. 检查 Python 安装：
    打开终端或命令提示符，运行以下命令：
    bash
    python --version
    # 或
    python3 --version
    如果 Python 已安装，您将看到其版本号（例如 Python 3.9.7）。

  2. 检查 pip 安装：
    运行以下命令：
    bash
    pip --version
    # 或
    pip3 --version
    如果 pip 已安装，将显示其版本信息。建议将 pip 升级到最新版本，以避免潜在问题：
    bash
    python -m pip install --upgrade pip

推荐：使用虚拟环境

强烈建议为 Python 项目使用虚拟环境。虚拟环境为您的项目依赖项创建了一个隔离的环境，可以避免与系统中其他项目或全局 Python 安装发生冲突。

  1. 创建虚拟环境：
    在终端或命令提示符中，导航到您的项目目录，然后运行：
    bash
    python -m venv venv_name
    将 venv_name 替换为您希望为虚拟环境命名的名称（例如 myenv）。

  2. 激活虚拟环境：

    • 在 Windows 上：
      bash
      .\venv_name\Scripts\activate
    • 在 macOS/Linux 上：
      bash
      source venv_name/bin/activate
      激活后，您的终端提示符通常会显示活动虚拟环境的名称（例如 (venv_name)）。

安装 OpenCV

在激活虚拟环境后，您现在可以使用 pip 安装 OpenCV。

  1. 安装主要的 OpenCV 模块：
    最常用的包是 opencv-python，它包含了主要的 OpenCV 模块。
    bash
    pip install opencv-python

  2. 安装完整包（包含 contrib/额外模块）（可选）：
    如果您需要额外的功能，例如 SIFT、SURF 或其他非免费算法，请安装 opencv-contrib-python。
    bash
    pip install opencv-contrib-python
    注意： 如果您之前手动安装过 OpenCV（而不是通过 pip），建议先将其卸载以避免冲突。

验证安装

安装完成后，请验证 OpenCV 是否已正确安装并可在您的 Python 环境中使用。

  1. 打开 Python 解释器：
    在仍处于激活状态的虚拟环境中，在终端中输入 python 或 python3，然后按 Enter 键。

  2. 导入 cv2 并检查版本：
    在 Python 解释器中，运行以下命令：
    python
    import cv2
    print(cv2.__version__)
    如果安装成功，这将打印出已安装的 OpenCV 版本号（例如 4.x.x）。如果您遇到 ModuleNotFoundError，则表示 OpenCV 未正确安装或在当前 Python 环境中无法访问。

基本配置/使用（概念）

一旦 OpenCV 安装成功并导入为 cv2，您就可以在 Python 脚本中使用它进行各种计算机视觉任务。例如，您可以读取图像、执行图像处理操作或利用其高级功能进行机器学习。所有 OpenCV 的功能都将通过 cv2 模块进行访问。

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