python導入opencv

① 論述在python程序中如何導入OpenCV以及matplotlib庫中的pyplot

首先分兩個：第一個：

Python程序中如何導入OpenCV

解決方法：

找到opencv源代碼中的cv2文件夾

復制到anaconda的lib文件夾中

再導入cv2，就好了。

然後python 3.7中導入

沒有安裝anaconda,只安裝了python的也可以將cv2復制到python的安裝路徑下的(C:Program FilesPython37Libsite-packages)文件夾中。

opencv4.3.0中的cv2

是opencv4.3.0可以看到，應該是其支持這幾個版本的python。

現在僅僅是可以將cv2導入，但是由於python和opencv的版本支持問題，並不一定可以使用cv2中所有的方法，若遇到問題，可以在評論區寫下，一起探索下奧。

以上內容為學習交流使用，純屬個人經驗，採納需謹慎！

解決方式如下：

解決方法：更換低版本matplotlib

pip3 uninstall matplotlib就可以解導入matplotlib庫中的pyplot的問題了！

希望這些能幫助到你！

② python怎麼安裝opencv庫

本文教大家在Window系統下Python如何安裝OpenCV庫。
因為有強大的pip，所以只需要兩步就可安裝OpenCV庫，步驟見下：
第一步：win+R 打開運行，輸入cmd進入命令行窗口，看到如下界面：
第二步：直接輸入pip install opencv-python，如下圖：
等待安裝：
*強調：圖片中紅線表面，pip是從這個地址下載OpenCV庫的。
下載完成。
從圖中紅線可以看到，Opencv庫已成功安裝，且這個庫的大小是23.1MB。
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③ 怎麼在python中安裝open cv2

1.到文末下載OpenCV的安裝包。其實這個安裝包就是一個解壓縮。

2.在安裝包解壓的目錄找到這個文件。

3.把這個文件拷貝到Python的包安裝目錄下面。

4.在Python的shell導入租型cv2模塊試試，看是不是安裝好了。

④ 使用 pip 快速安裝 OpenCV

對於 Python 應用而言，可以使用 pip 安裝軟體包 [1] ，本文就以 Ubuntu 和 macOS 為例，展示安裝 OpenCV 的過程。

需要首先說明的是，用 pip 安裝的 OpenCV 包不影響日常使用，但 並不是 OpenCV.org 官方發布的。

在 PyPI 倉庫中，共有 4 種 OpenCV 包可用於 pip 安裝，安裝時 僅能選擇其中一個 。

對於桌面環境（如 Windows，macOS 和 Linux 系統），可以使用下面兩個版本：

對於伺服器/非 GUI 環境，可以使用下面兩個 Headless 版本，不包括任何 GUI 功能，不能直接使用 cv2.imshow 等函數：

再次強調，不要同時安裝多個版本，只可以安裝其中一個版本。

對於 Ubuntu 的發行版而言，一般預裝了 Python 2 和 Python 3，兩個版本可謂天差萬別。

而兩個版本的 Python 都包括了不同的 pip 。一般使用 pip 時默認指 Python 2， pip3 則指 Python 3 中的 pip。

可以通過如下命令檢查 Python 的版本：

比如我的電腦顯示為：

表示 Ubuntu 中安裝了 3.8.5 版本的 Python。

我們現在一般使用的是 Python 3，因此使用以下命令安裝 pip3 ：

在按要求輸入賬戶密碼後，將安裝 pip3 和它的依賴項。

安裝完成後，輸入以下命令來檢查安裝是否正確：

結果將顯示 pip3 的版本號：

類似顯示意味著已成功安裝 pip3 。

對於 Python 而言，可以構建一個虛擬環晌掘境（Virtual Environment），並在虛擬環境中安裝不同的軟體包。
我們這里不使用虛擬環境，直接將 opencv-contrib-python 安裝到系統中（在下面的 macOS 中再演示虛擬環境安裝）：

經過一段時間後，顯示安裝了 opencv-contrib-python 及其他依賴包（如 numpy ）：

由於 macOS 上自帶的是 Python 2，需要自行安裝 Python 3。同時，部分同學 （包括我！！）=可能安裝過 Anaconda 或者 Pycharm 等軟體，使得 macOS 下 Python 的版本管理混亂。我後面會專門寫一篇文章介紹躲開這些坑的方法。

這里介紹使用 pip 將 OpenCV 安裝到虛擬環境下的過程（重點是 macOS 上虛擬環境的配置）。

安裝 virtualenv 和 virtualenvwrapper 到電腦中 [2] ：

之後，需要在系統配置文件 ~/.bash_profile 中添加配置內容。使用 vim （或 nano 等應用）打開該文件：

將下列內容添加到文件末尾：

保存文件後，在終端中運行下面命令：

virtualenvwrapper 提供了一些常見的命令，可以用於配置虛擬環境。

我們這里創建一個名為 cv_test 的 Python3 的虛擬環境：

可以看到，此時命令行的最前面增加了一個括弧，顯示為 (cv_test) ，表示此時已在此虛擬環境下工作了。則絕

下面將 opencv-contrib-python 安裝到系統中：

靜候片刻，即完成了 OpenCV 的安裝。

無論 Ubuntu 還是 macOS，安裝完成後，可以測試是否安裝成功。

以 macOS 為例，首先進入對應的虛擬環境中：

然後在終端中運行 python3 ，進入 Python 3 的交互環境，通過導入 OpenCV 包，即可顯示版本：

說明我們使用 pip 安裝成功了 OpenCV，可供後續宴盯核使用。

⑤ python 3 怎麼添加opencv

先進入如下連接下載python和系統版本對應的opencv包：
http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/#opencv
比如我的版本是64位的python 3.41，那麼我就下載：
opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl
2
下載後修改文件名（這就是安裝中的坑了，不改是安不了的）：
把原來文件名opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl中間的cp34m變為none，這樣文件名改為：opencv_python-3.1.0-cp34-none-win_amd64.whl
如果不改的話不然會出現：
opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
3
打開cmd（window鍵+R，輸入cmd就出現），在命令行輸入：
pip3 install 路徑名\opencv_python-3.1.0-cp34-none-win_amd64.whl
這樣就好了。

⑥ python3怎麼安裝opencv

先進入如下連接下載python和系統版本對應的opencv包：
比如我的版本是64位的python 3.41，那麼我就下載：
opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl
下載後修改文件名（這就是安裝中的坑了，不改是安不了的）：
把原來文件名opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl中間的cp34m變為none，這樣文件名改為：opencv_python-3.1.0-cp34-none-win_amd64.whl
如果不改的話不然會出現：
opencv_python-3.1.0-cp34-cp34m-win_amd64.whl is not a supported wheel on this platform.
3
打開cmd（window鍵+R，輸入cmd就出現），在命令行輸入：
pip3 install 路徑名\opencv_python-3.1.0-cp34-none-win_amd64.whl
這樣就好了。

⑦ python opencv安裝教程 通過pip安裝三方庫

opencv是一個python的三方庫，可以通過pip安裝，不同系統下的操作步驟褲滲略有差異。悶冊

1、對於Window系統。

1.首先win+R 輸入cmd打開控制台

2.輸入pip install opencv-python回車進行安裝

3.如果找不到pip可以將python安裝目錄下\Scripts目錄加到環境變數，或者換用python-m pip install opencv-python 來進行安裝

2、對於Linux系統。

1.直接在shell下運行pip install opencv-python即可

3、安裝結束之後，運行python, 輸螞純宏入import cv2來驗證是否正確安裝。

⑧ 使用OpenCV和Python進行圖像拼接

么是圖像拼接呢？簡單來說，對於輸入應該有一組圖像，輸出是合成圖像。同時，必須保留圖像之間的邏輯流。

首先讓我們了解圖像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一個大的場景，你的相機只能提供一個特定解析度的圖像（如：640×480），這當然不足以捕捉大的全景。所以，我們可以做的是捕捉整個場景的多個圖像，然後把所有的碎片放在一起，形成一個大的圖像。這些有序的照片被稱為全景。獲取多幅圖像並將其轉換成全景圖的整個過程稱為圖像拼接。

首先，需要安裝opencv 3.4.2.16。

接下來我們將導入我們將在Python代碼中使用的庫：

在我們的教程中，我們將拍攝這張精美的照片，我們會將其分成兩張左右兩張照片，然後我們會嘗試拍攝相同或非常相似的照片。

因此，我將此圖像切成兩個圖像，它們會有某種重疊區域：

在此，我們將列出我們應採取的步驟，以取得最終的結果:

因此，從第一步開始，我們將導入這兩個圖像並將它們轉換為灰度，如果您使用的是大圖像，我建議您使用cv2.resize，因為如果您使用較舊的計算機，它可能會非常慢並且需要很長時間。如果要調整圖像大小，即調整50％，只需將fx = 1更改為fx = 0.5即可。

我們還需要找出兩幅圖像中匹配的特徵。我們將使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一種非常強大的OpenCV演算法。這些最匹配的特徵作為拼接的基礎。我們提取兩幅圖像的關鍵點和sift描述符如下:

kp1和kp2是關鍵點，des1和des2是圖像的描述符。如果我們用特徵來畫這幅圖，它會是這樣的:

左邊的圖像顯示實際圖像。右側的圖像使用SIFT檢測到的特徵進行注釋：

一旦你有了兩個圖像的描述符和關鍵點，我們就會發現它們之間的對應關系。我們為什麼要這么做?為了將任意兩個圖像連接成一個更大的圖像，我們必須找到重疊的點。這些重疊的點會讓我們根據第一幅圖像了解第二幅圖像的方向。根據這些公共點，我們就能知道第二幅圖像是大是小還是旋轉後重疊，或者縮小/放大後再fitted。所有此類信息的產生是通過建立對應關系來實現的。這個過程稱為registration。

對於匹配圖像，可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我會寫兩個例子證明我們會得到相同的結果。兩個示例都匹配兩張照片中更相似的特徵。當我們設置參數k = 2時，這樣我們就要求knnMatcher為每個描述符給出2個最佳匹配。「matches」是列表的列表，其中每個子列表由「k」個對象組成。以下是Python代碼：

FLANN匹配代碼：

BFMatcher匹配代碼：

通常在圖像中，圖像的許多地方可能存在許多特徵。所以我們過濾掉所有的匹配來得到最好的。因此我們使用上面得到的前2個匹配項進行比值檢驗。如果下面定義的比值大於指定的比值，則考慮匹配。

現在我們定義在圖像上繪制線條的參數，並給出輸出以查看當我們在圖像上找到所有匹配時的樣子：

這是輸出的匹配圖像：

這部分完整Python代碼：

因此，一旦我們獲得了圖像之間的最佳匹配，我們的下一步就是計算單應矩陣。如前所述，單應矩陣將與最佳匹配點一起使用，以估計兩個圖像內的相對方向變換。

在OpenCV中估計單應性是一項簡單的任務，只需一行代碼:

在開始編碼拼接演算法之前，我們需要交換圖像輸入。所以img_現在會取右圖像img會取左圖像。

那麼讓我們進入拼接編碼:

因此，首先，我們將最小匹配條件count設置為10(由MIN_MATCH_COUNT定義)，並且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配時才進行拼接。否則，只需顯示一條消息，說明匹配不夠。

因此，在if語句中，我們將關鍵點(從匹配列表)轉換為findHomography()函數的參數。

只需在這段代碼中討論cv2.imshow（「original_image_overlapping.jpg」，img2），我們就會顯示我們收到的圖像重疊區域：

因此，一旦我們建立了單應性，我們需要扭曲視角，我們將以下單應矩陣應用於圖像：

所以我們使用如下：

在上面兩行Python代碼中，我們從兩個給定的圖像中獲取重疊區域。然後在「dst」中我們只接收到沒有重疊的圖像的右側，因此在第二行代碼中我們將左側圖像放置到最終圖像。所以在這一點上我們完全拼接了圖像：

剩下的就是去除圖像的黑色，所以我們將編寫以下代碼來從所有圖像邊框中刪除黑邊：

這是我們調用修剪邊界的最終定義函數，同時我們在屏幕上顯示該圖像。如果您願意，也可以將其寫入磁碟：

使用上面的Python代碼，我們將首先收到原始圖片：

這是完整的最終代碼：

在本教程中，我們學習了如何使用OpenCV執行圖像拼接和全景構造，並編寫了最終的圖像拼接代碼。

我們的圖像拼接演算法需要四個主要步驟：檢測關鍵點和提取局部不變描述符; 獲得圖像之間的匹配描述符; 應用RANSAC估計單應矩陣; 使用單應矩陣應用warping transformation。

當僅為兩個圖像構建全景圖時，該演算法在實踐中工作良好。

⑨ 在python中已經安裝過opencv了，可是運行還是報錯

我們是世紀的幸運兒，更要懂得幸福生活的來之不易。我們要發奮學習，艱苦樸素，不辜負先烈們
寄託在我們身上的希望。正因如此，我們更應該珍惜擁有的一切。我們要靠今天的努力，為祖國貢獻一
份力量，這是對革命先烈們的最好回報!
參觀過後，我們又來到了生態園野炊。同學們圍坐在一起，談笑風生，讓我感到欣慰的是:我們心
中已經埋下了愛護大自然的意識--盡管我們製造了不少垃圾，但同學們都非常自覺的清理著垃圾。
收拾得井井有條，地面上沒有一點兒殘留的剩物。

在返回的途中，我自信的對老師說:「這次春遊我受益非淺，長天後，我一定要繼承革命先烈遺
志，成為國家的有用之才。那麼，我就要從現在做起，不僅要發奮圖強，努力學習，更要懂得做一個感
因之人!"這次春遊將成為我最美好的回憶!

⑩ 如何在Python中使用OpenCV的

0.下載安裝Opencv，當前版本為249.

1.下載Python，當前OPencv版本為249，不過其支持的最新版本的Python為2.7，所以可以下載276版本。

2.下載numpy，開始我使用了1.6，沒有通過，錯誤如圖。下載了最新的1.8.1版本。

3.將Opencv安裝目錄下opencvuildpython2.7x86中的cv2.pyd復制到python安裝目錄Libsite-packages下。

4.找到opencv源文件內的draw.py運行。

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