标签：opencv Python OpenCV 从零开始 whl 版本 PyCharm 安装

声明：由于 CSDN 发文助手 禁止使用 “小白”作为标题，修改为“大白”才能通过。但本文仍然面向小白同学，也欢迎“大白”批评指正。

本系列面向 Python 小白，从零开始实战解说 OpenCV 项目实战。
什么叫从零开始？从软件安装、环境配置开始。不跳过一个细节，不漏掉一行代码，不省略一个例图。

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1. OpenCV 计算机视觉库

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个跨平台的计算机视觉库。

OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发，以 BSD 许可证授权发行，可以在商业和研究领域中免费使用。

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。该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。

OpenCV 用C++语言编写。主要接口也是C++语言，也提供了大量的 Python、Java、MATLAB、OCTAVE 接口，及对 C#、Ch、Ruby、GO 语言的支持。

OpenCV (https://opencv.org) 官网资源：

• 文件：http://docs.opencv.org/3.4/
• 问答论坛：https://forum.opencv.org
• 以前的论坛（只读）：http://answers.opencv.org
• 问题跟踪：https://github.com/opencv/opencv/issues

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2. 安装 Anaconda3 + PyCharm + OpenCV

2.1 安装 Anaconda3（略）

2.2 安装 PyCharm，配置运行环境（略）

注意 PyCharm 的安装版本，以下安装 OpenCV 需要与 PyCharm 版本匹配。

2.3 安装 OpenCV

（1）下载地址

推荐从清华的镜像下载

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/opencv-python/

（2）版本选择

清华镜像中有很多 OpenCV 版本可供下载。关于 Windows/Linux/Mac、amd64 之类的选择就不必多说了，但是 OpenCV 的版本选择确实有两个问题需要注意：

• OpenCV 3.4.2 及以后版本由于专利许可问题不支持部分功能，因此建议选择 3.4.15 及以前版本。
  例如，图像配准、拼接以及融合时的常用算法 Sift、Surf 由于涉及专利在 OpenCV 3.4.2 以后版本采用新的授权方式，通常下载的版本无法调用 cv2.xfeatures2d.SURF_create()。opencv_contrib不仅存放了尚未稳定的代码，同时也存放了涉及专利保护的技术实现。

• OpenCV 的版本要与安装的 PyCharm 版本匹配。

例如，如果 PyCharm 的版本是较早的 3.x 版本如 cp35，不能与新的 OpenCV 版本匹配，安装时可能报错。

因此要根据自己的 PyCharm 版本选择下载的 OpenCV 版本，例如：

opencv_python-3.4.15.55-cp38-cp38-win_amd64.whl

大约 29.7M，下载速度很快。

（3）pip 安装

• 将下载的 .whl 文件保存到容易找到的路径下，例如 “C:\Python”。
• 使用 pip 方式安装下载的 .whl 文件。需要注意的问题：
  • 安装路径 使用保存 .whl 文件的路径
  • 注意输入 .whl 文件名时 “-”、"_"不要搞错了
  • 如下图所示：如果 PyCharm 的版本与 OpenCV 版本不匹配，安装时可能报错

pip install C:\Python\opencv_python-3.4.15.55-cp38-cp38-win_amd64.whl

由于已经将 .whl 文件下载到本地，安装速度很快。

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3. OpenCV 快速入门

3.1 OpenCV 验证程序

我们编写第一个 OpenCV 验证程序： cvDemo01.py。

# cvDemo01.py
# Demo01 of OpenCV
# Copyright 2021 Youcans, XUPT
# Crated：2021-10-20

import cv2

if __name__ == '__main__':
    # 读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
    img = cv2.imread("../images/imgGaia.tif")  # 读取图像位置
    if not img is None:  # imgGaia 存在
        cv2.imshow("Demo01", img)  # 在窗口 Demo01 显示图像
    else:  # imgLena is None, 读入错误
        print("Error in reading image.")
    # 释放图像窗口
    key = cv2.waitKey(0)  # 等待下一个按键命令
    cv2.destroyAllWindows()  # 释放所有窗口

运行程序 CVdemo01，弹出窗口显示指定路径的图像，就说明 OpenCV 安装成功了。

注意指定路径下要存有该图片，也可以修改路径和文件名来显示其它图片。

如果你能得到这个图形界面，就说明 OpenCV 已经安装成功、配置正确了。

【本节完】

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