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用蟒蛇环境设置 Opencv

原文:https://www.geesforgeks.org/set-opencv-anaconda-environment/

如果你喜欢使用 python 进行图像处理和视频分析,那么你来对地方了。Python 是可以用来处理图像或视频的主要语言之一。

对 OpenCV 和 Anaconda 的要求–32 位或 64 位计算机。 –对于 Miniconda—400 MB 磁盘空间。 –对于 Anaconda—下载和安装至少需要 3 GB 磁盘空间。 –Windows、macOS 或 Linux。 –Python 2.7、3.4、3.5 或 3.6。

ANACONDA

Anaconda 是一个开源软件,包含 jupiter、spyder 等,用于大型数据处理、数据分析、重型科学计算。Anaconda 为 R 和 python 编程语言工作。python 使用 spyder(Anaconda 的子应用程序)。python 的 Opencv 将在 skyder 中工作。包版本由包管理系统 conda 管理。

安装蟒蛇:前往 continuum.io/downloads/,安装最新版本的蟒蛇。确保安装“Python 3.6 版本”以获得合适的体系结构。用默认设置安装它。

OPENCV

OpenCV(开放源代码计算机视觉)是一个计算机视觉库,包含对图片或视频执行操作的各种功能。它最初由英特尔开发,但后来由 Willow Garage 维护,现在由 Itseez 维护。这个库是跨平台的,因为它可以在多种编程语言上使用,如 Python、C++等。

在 windows 环境下在蟒蛇上导入 opencv 的步骤

  1. 创建蟒蛇环境: 步骤 1:- 在任务栏中搜索蟒蛇并选择蟒蛇导航器。 第二步:- 现在你会看到一个菜单,里面有各种选项,像木星笔记本、Spyder 等。这是阿纳康达环境。 步骤 3:- 选择 Spyder,因为它是 Anaconda 的 python IDE,OpenCV 库只能在其中工作。
  2. Install OpenCV Step 1 :- After installing the anaconda open the Anaconda Prompt.

    第二步:- 输入给定的命令,按回车键让它下载整个包。 命令

    ```py conda install -c menpo opencv

    ```

    第 3 步:- 现在只需在 python 程序中导入 opencv,在该程序中您希望使用图像处理功能。

示例:opencv 库的一些基本功能(这些功能在 Anaconda 的 Windows 味上执行,但在 linux 味上也会起作用)

  • Reading a image

    ```py img = cv2.imread('LOCATION OF THE IMAGE')

    ```

    上面的函数 imread 将给定位置的图像存储到变量 img 中。

  • Converting a image to greyscale

    ```py img = cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    ```

    上述函数将图像转换为灰度,然后将其存储在变量 img 中。

  • Showing the stored image

    ```py cv2.imshow('image',img)

    ```

    上面的函数显示了存储在 img 变量中的图像。

  • Save an image to a file

    ```py imwrite(filename, img)

    ```

    上述函数将图像存储到文件中。图像以矩阵的形式存储在 Mat 类型的变量中。

  • Reading video directly from the webcam

    ```py cap = cv2.VideoCapture(0)

    ```

    以可变上限存储网络摄像头的实时视频。

  • Reading a video from local storage

    ```py cap = cv2.VideoCapture('LOCATION OF THE VIDEO')

    ```

    将位于给定位置的视频存储到变量中。

  • To check if the video is successfully stored in the variable

    ```py cap.isOpened()

    ```

    cap 是包含视频的变量。如果视频打开成功,上述函数返回真,否则返回假。

  • Release the stored video after processing is done

    ```py cap.release()

    ```

    上述功能释放 cap 中存储的视频。



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