⑴ 使用OpenCV和python进行图像拼接
么是图像拼接呢？简单来说，对于输入应该有一组图像，输出是合成图像。同时，必须保留图像之间的逻辑流。
首先让我们了解图像拼接的概念。基本上，如果你想捕捉一个大的场景，你的相机只能提供一个特定分辨率的图像（如：640×480），这当然不足以捕捉大的全景。所以，我们可以做的是捕捉整个场景的多个图像，然后把所有的碎片放在一起，形成一个大的图像。这些有序的照片被称为全景。获取多幅图像并将其转换成全景图的整个过程称为图像拼接。
首先，需要安装opencv 3.4.2.16。
接下来我们将导入我们将在Python代码中使用的库：
在我们的教程中，我们将拍摄这张精美的照片，我们会将其分成两张左右两张照片，然后我们会尝试拍摄相同或非常相似的照片。
因此，我将此图像切成两个图像，它们会有某种重叠区域：
在此，我们将列出我们应采取的步骤，以取得最终的结果:
因此，从第一步开始，我们将导入这两个图像并将它们转换为灰度，如果您使用的是大图像，我建议您使用cv2.resize，因为如果您使用较旧的计算机，它可能会非常慢并且需要很长时间。如果要调整图像大小，即调整50％，只需将fx = 1更改为fx = 0.5即可。
我们还需要找出两幅图像中匹配的特征。我们将使用opencv_contrib的SIFT描述符。SIFT (Scale constant Feature Transform)是一种非常强大的OpenCV算法。这些最匹配的特征作为拼接的基础。我们提取两幅图像的关键点和sift描述符如下:
kp1和kp2是关键点，des1和des2是图像的描述符。如果我们用特征来画这幅图，它会是这样的:
左边的图像显示实际图像。右侧的图像使用SIFT检测到的特征进行注释：
一旦你有了两个图像的描述符和关键点，我们就会发现它们之间的对应关系。我们为什么要这么做?为了将任意两个图像连接成一个更大的图像，我们必须找到重叠的点。这些重叠的点会让我们根据第一幅图像了解第二幅图像的方向。根据这些公共点，我们就能知道第二幅图像是大是小还是旋转后重叠，或者缩小/放大后再fitted。所有此类信息的产生是通过建立对应关系来实现的。这个过程称为registration。
对于匹配图像，可以使用opencv提供的FLANN或BFMatcher方法。我会写两个例子证明我们会得到相同的结果。两个示例都匹配两张照片中更相似的特征。当我们设置参数k = 2时，这样我们就要求knnMatcher为每个描述符给出2个最佳匹配。“matches”是列表的列表，其中每个子列表由“k”个对象组成。以下是Python代码：
FLANN匹配代码：
BFMatcher匹配代码：
通常在图像中，图像的许多地方可能存在许多特征。所以我们过滤掉所有的匹配来得到最好的。因此我们使用上面得到的前2个匹配项进行比值检验。如果下面定义的比值大于指定的比值，则考虑匹配。
现在我们定义在图像上绘制线条的参数，并给出输出以查看当我们在图像上找到所有匹配时的样子：
这是输出的匹配图像：
这部分完整Python代码：
因此，一旦我们获得了图像之间的最佳匹配，我们的下一步就是计算单应矩阵。如前所述，单应矩阵将与最佳匹配点一起使用，以估计两个图像内的相对方向变换。
在OpenCV中估计单应性是一项简单的任务，只需一行代码:
在开始编码拼接算法之前，我们需要交换图像输入。所以img_现在会取右图像img会取左图像。
那么让我们进入拼接编码:
因此，首先，我们将最小匹配条件count设置为10(由MIN_MATCH_COUNT定义)，并且只有在匹配良好的匹配超出所需匹配时才进行拼接。否则，只需显示一条消息，说明匹配不够。
因此，在if语句中，我们将关键点(从匹配列表)转换为findHomography()函数的参数。
只需在这段代码中讨论cv2.imshow（“original_image_overlapping.jpg”，img2），我们就会显示我们收到的图像重叠区域：
因此，一旦我们建立了单应性，我们需要扭曲视角，我们将以下单应矩阵应用于图像：
所以我们使用如下：
在上面两行Python代码中，我们从两个给定的图像中获取重叠区域。然后在“dst”中我们只接收到没有重叠的图像的右侧，因此在第二行代码中我们将左侧图像放置到最终图像。所以在这一点上我们完全拼接了图像：
剩下的就是去除图像的黑色，所以我们将编写以下代码来从所有图像边框中删除黑边：
这是我们调用修剪边界的最终定义函数，同时我们在屏幕上显示该图像。如果您愿意，也可以将其写入磁盘：
使用上面的Python代码，我们将首先收到原始图片：
这是完整的最终代码：
在本教程中，我们学习了如何使用OpenCV执行图像拼接和全景构造，并编写了最终的图像拼接代码。
我们的图像拼接算法需要四个主要步骤：检测关键点和提取局部不变描述符; 获得图像之间的匹配描述符; 应用RANSAC估计单应矩阵; 使用单应矩阵应用warping transformation。
当仅为两个图像构建全景图时，该算法在实践中工作良好。
⑵ 在python中已经安装过opencv了，可是运行还是报错
我们是世纪的幸运儿，更要懂得幸福生活的来之不易。我们要发奋学习，艰苦朴素，不辜负先烈们
寄托在我们身上的希望。正因如此，我们更应该珍惜拥有的一切。我们要靠今天的努力，为祖国贡献一
份力量，这是对革命先烈们的最好回报!
参观过后，我们又来到了生态园野炊。同学们围坐在一起，谈笑风生，让我感到欣慰的是:我们心
中已经埋下了爱护大自然的意识--尽管我们制造了不少垃圾，但同学们都非常自觉的清理着垃圾。
收拾得井井有条，地面上没有一点儿残留的剩物。
在返回的途中，我自信的对老师说:“这次春游我受益非浅，长天后，我一定要继承革命先烈遗
志，成为国家的有用之才。那么，我就要从现在做起，不仅要发奋图强，努力学习，更要懂得做一个感
因之人!"这次春游将成为我最美好的回忆!
⑶ 如何在Python中使用OpenCV的
opencv是直接提供python接口的，以opencv2.4.10为例，在opencv的build文件夹下包括提供了包括java，python、x86，x64的相应接口，在python接口中提供了.pyd文件，供python语言使用。
⑷ python中如何使用OpenCv读取视频的某一帧并保存到数组NumPy中
1：可以使用opencv读取。
2：其代码如下：
#includehighgui.h
#includecv.h
//从摄像头中读入数据
int main(int argc,char** argv)
{
cvNamedWindow(Example1,CV_WINDOW_AUTOSIZE);
CvCapture* capture; //初始化一个CvCapture结构的指针
if(argc==1)
{
capture=cvCaptureFromCAM(0);//如果参数为1，则从摄像头中读入数据，并返回一个CvCapture的指针
} //注：《学习OpenCV》中此处用cvCreateCameraCapture为错
else
{
capture=cvCreateFileCapture(argv[1]);
}
assert(capture!=NULL); //断言（assert）使用，检查capture是否为空指针，为假时程序退出，并打印错误消息
IplImage* frame;
while(1)
{
frame=cvQueryFrame(capture);//用于将下一帧视频文件载入内存（实际是填充和更新CvCapture结构中），返回一个对应当前帧的指针
if(!frame)
break;
cvShowImage(Example1,frame);
char c=cvWaitKey(33);
if(c==27) break; //出发ESC键退出循环，读入数据停止
}
cvReleaseCapture(capture);//释放内存
cvDestroyWindow(Example1);
}
⑸ 论述在Python程序中如何导入OpenCV以及matplotlib库中的pyplot
首先分两个：第一个：
Python程序中如何导入OpenCV
解决方法：
找到opencv源代码中的cv2文件夹
复制到anaconda的lib文件夹中
再导入cv2，就好了。
然后python 3.7中导入
没有安装anaconda,只安装了python的也可以将cv2复制到python的安装路径下的(C:Program FilesPython37Libsite-packages)文件夹中。
opencv4.3.0中的cv2
是opencv4.3.0可以看到，应该是其支持这几个版本的python。
现在仅仅是可以将cv2导入，但是由于python和opencv的版本支持问题，并不一定可以使用cv2中所有的方法，若遇到问题，可以在评论区写下，一起探索下奥。
以上内容为学习交流使用，纯属个人经验，采纳需谨慎！
解决方式如下：
解决方法：更换低版本matplotlib
pip3 uninstall matplotlib就可以解导入matplotlib库中的pyplot的问题了！
希望这些能帮助到你！