构建OpenCV和Python环境的方法
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摘要： Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、... ...
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(为您整理了一些要点),点击可以直达。Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立，如今由Willow Garage提供支持。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、MacOS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。最新版本是3.1 ，2016年1月29日发布。
简言之，通过openCV可实现计算机图像、视频的编辑。广泛应用于图像识别、运动跟踪、机器视觉等领域。
一切就绪以后以管理员身份运行cmd或PowerShell。依次输入以下命令：
pip install --upgrade setuptoolspip install numpy Matplotlibpip install opencv-python
opencv环境已经整好，就是这么简单。只需要numpy、Matplotlib、opencv-python三个包，都不大很快就可以下好，如果下载中间出现error或wrong，重新输入命令即可。
测试
#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()运行以上脚本，如果可以显示出测试的图像，则环境搭建成功
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