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1. 安装OpenCV

Python用户使用以下命令安装：

pip install opencv-python  # 基础模块
pip install opencv-contrib-python  # 包含额外模块（如SIFT）

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2. 图像基础操作

读取/显示/保存图像

import cv2# 读取图像（第二个参数：cv2.IMREAD_COLOR / GRAYSCALE / UNCHANGED）
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 显示图像
cv2.imshow('Window Title', img)
cv2.waitKey(0)  # 等待按键（0表示无限等待）
cv2.destroyAllWindows()# 保存图像
cv2.imwrite('output.jpg', img)

转换为灰度图

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

调整尺寸和裁剪

resized = cv2.resize(img, (new_width, new_height))
cropped = img[y1:y2, x1:x2]  # 高度范围在前，宽度在后

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3. 视频处理

从摄像头捕获视频

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0表示默认摄像头while True:ret, frame = cap.read()if not ret:break# 在此处理帧（例如转换为灰度）gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)cv2.imshow('Camera', gray_frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):  # 按q退出breakcap.release()
cv2.destroyAllWindows()

处理视频文件

cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()# ...（同上）

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4. 物体检测（以人脸检测为例）

# 加载预训练的Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')# 检测人脸
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)# 绘制矩形框
for (x, y, w, h) in faces:cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)cv2.imshow('Faces', img)
cv2.waitKey(0)

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5. 图像处理进阶

边缘检测（Canny）

edges = cv2.Canny(img, threshold1=100, threshold2=200)

轮廓检测

contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 2)

图像变换（旋转/平移）

rows, cols = img.shape[:2]
M = cv2.getRotationMatrix2D((cols/2, rows/2), 45, 1)  # 旋转45度
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (cols, rows))

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6. 学习资源

• 官方文档: https://docs.opencv.org

• GitHub示例: OpenCV官方仓库的samples文件夹

• 实用工具:

  • cv2.VideoWriter() 保存视频

  • cv2.filter2D() 图像滤波

  • cv2.HoughLinesP() 霍夫变换检测直线