python+opencv,Python3.5怎么配置OpenCV3.2
python+opencv,Python3.5怎么配置OpenCV3.2详细介绍
本文目录一览： 在Python3.5.3里应该怎么配置opencv3.2.0
这次给大家带来在Python3.5.3里应该怎么配置opencv3.2.0，在Python3.5.3里配置opencv3.2.0的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。1.安装numpy进入python安装目录的lib下的site-packages文件夹下打开cmd输入pip install numpy下载numpyNumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。2.下载opencv这里下载的是opencv3.2.0 64位3. 安装opencv拷贝下载的Opencv 3.2.0模块到Python的安装目录Libsite-packages下，输入 pip install opencv_python-3.2.0+contrib-cp35-cp35m-win_amd64.whl4. MSVCP140.dll库如果电脑中没有这个库，会在导入cv2模块时报错import cv2Traceback (mostrecent call last):File"
", line1,in
ImportError: DLLload failed: 找不到指定的模块。下载 Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable 并安装5. 测试这个时候没报错，代表配置成功！相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注Gxl网其它相关文章！推荐阅读：python怎么逐行读写txt文件python怎么批量读取txt文件为DataFrame格式
Python如何安装opencv库
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python、Java and MATLAB/OCTAVE（版本2.5）的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#、Ch、Ruby,GO的支持。所有新的开发和算法都是用C++接口。一个使用CUDA的GPU接口也于2010年9月开始实现。本文教大家在Window系统下Python如何安装OpenCV库。
Python3.5怎么配置OpenCV3.2
这次给大家带来 Python3.5怎么配置OpenCV3.2， Python3.5配置OpenCV3.2的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。1.OpenCV下载 首先创建一个空的文件夹，进入文件夹执行如下命令,如我创建的文件夹是opencv-pythoncd opencv-pythongit clone https://github.com/opencv/opencv.git也可以直接进入网址OpenCV_Download下载使用git下载后应有一个名字为opencv的文件夹，进入文件夹执行如下命令：cd opencvmkdir buildcd build2.编译opencv源码 使用cmake编译opencv源码，在编译前请确认所有的依赖项已经正确安装，可执行如下命令：sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev如果项目已经安装会自动略过，如果项目没有安装则会安装。在使用cmake编译阶段系统是64位还是32位在这个地方执行的命令是不同的我的电脑比较渣，装的是32位的系统，这里以32位系统的编译命令为主，同样介绍64位的编译命令，理论上除了文件路径其他应该一样，但是没有经过验证，请慎重！！！以上执行完毕后，32位执行如下命令进行编译cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/i386-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/bin/i386-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..对于64位系统，cmake命令中的可选项即PYTHON_INCLUDE_DIR等在官方指导文件中可以通过下列提示具体查看PYTHON2(3)_EXECUTABLE =
PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python
PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python
PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython
.soPYTHON2(3)_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/lib/python
/dist-packages/numpy/core/include/参考网上其他人给出的编译命令，将64位系统编译命令写出，但是未经本人验证，如果有已经配置成功的同学请给我留言，以便完善。cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local PYTHON3_EXECUTABLE = /usr/bin/python3 PYTHON_INCLUDE_DIR = /usr/include/python3.5 PYTHON_INCLUDE_DIR2 = /usr/include/x86_64-linux-gnu/python3.5m PYTHON_LIBRARY = /usr/lib/x86_64-linux-gnu-python3/libpython3.5m.so PYTHON3_NUMPY_INCLUDE_DIRS = /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/numpy/core/include/ ..64位或32位系统编译opencv只在cmake命令有差别，cmake执行完之后分别执行如下命令makesudo make install如果没有出错的话，至此使用python3开发opencv的开发环境就已经配置完成了。写个小程序试一下：示例代码import cv2srcImage = cv2.imread('lena.jpg')cv2.imshow('Python3', srcImage)cv2.waitKey(0)运行结果如下：相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注Gxl网其它相关文章！推荐阅读：python怎么逐行读写txt文件python怎么批量读取txt文件为DataFrame格式
python如何配置opencv
在python中配置opencv库，使用pycharm环境1.官网下载：点击打开链接，官网上有所有的openCV版本，找到你想要的版本和系统，点击之后，会弹出一个新的页面，不需要任何操作，便会自动下载。注明：这里没有32位和64位区别，安装程序会根据你的电脑系统自动选择安装32位还是64位的版本。如图中所示：2.双击运行openCV_xxx.exe执行程序选择你要安装文件目录，然后点击extract，一路安装下去，就可以了。如图所示：
python怎么安装opencv
python怎么安装opencv？本文教大家在Window系统下Python如何安装OpenCV库。因为有强大的pip，所以只需要两步就可安装OpenCV库，步骤见下：第一步：win+R 打开运行，输入cmd进入命令行窗口，看到如下界面： 第二步：直接输入pip install opencv-python，如下图： 等待安装?? *强调：图片中红线表面，pip是从这个地址下载OpenCV库的。下载完成。 从图中红线可以看到，Opencv库已成功安装，且这个库的大小是23.1MB。至此，大家可以随便import cv2了。
opencv是什么_pythonopencv是什么
OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库
无论你是做科学研究，还是商业应用，opencv都可以作为你理想的工具库，因为，对于这两者，它完全是免费的
该库采用C及C语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行
该库的所有代码都经过优化，计算效率很高，因为，它更专注于设计成为一种用于实时系统的开源库
opencv采用C语言进行优化，而且，在多核机器上面，其运行速度会更快
它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世
该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500个接口函数
同时，由于计算机视觉与机器学习密不可分，该库也包含了比较常用的一些机器学习算法
或许，很多人知道，图像识别、机器视觉在安防领域有所应用
但，很少有人知道，在航拍图片、街道图片（例如googlestreetview）中，要严重依赖于机器视觉的摄像头标定、图像融合等技术
近年来，在入侵检测、特定目标跟踪、目标检测、人脸检测、人脸识别、人脸跟踪等领域，opencv可谓大显身手，而这些，仅仅是其应用的冰山一角
如今，来自世界各地的各大公司、科研机构的研究人员，共同维护支持着opencv的开源库开发
这些公司和机构包括：微软，IBM，索尼、西门子、google、intel、斯坦福、MIT、CMU、剑桥
opencv+python识别晶体管时间
1、通过OpenCV读取视频或者摄像头数据，得到每一帧的图像，对每一帧图像进行预处理。2、使用OpenCV的轮廓检测函数来检测出晶体管的轮廓，可以根据晶体管的形状和大小来设置轮廓检测的参数，以提高识别的准确度。3、针对每一个检测到的晶体管轮廓，可以使用OpenCV的形态学操作函数来进一步提取出晶体管的特征。4、使用Python的计时函数来计算晶体管的时间，可以根据晶体管的特征，来判断晶体管是否处于计时区域内，并记录进入和离开计时区域的时间戳。5、最后，根据进入和离开计时区域的时间戳，计算晶体管的时间。
opencv用c++还是python好
python更好。
opencv内置支持的主要语言为python和c++，如果你用户不是特别大）（比如10000次以上的人脸识别每秒），一般python就绰绰有余了。当然如果是安卓客户端的话，还是c++或java方便点，如果是后台或者树莓派之类的，python就更方便。
这里有个python的例子。
opencv 3.3+已经内置了人脸识别功能。
可以很轻松的完成相关毕业设计。
使用OpenCV提供的预先训练的深度学习面部检测器模型，可快速，准确的进行人脸识别。
Python优点：
学习难易：Python与C++对比是一门易于学习的语言所以很适合作为第一门语言来学习编程。
可视化调试：Matplotlib进行结果可视化这方法，与C++的窗体调试比起来那是好了很多啊。
opencv为什么需要python编译
因为官方释放的版本缺少了很多深度学习相关的模块。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和MacOS操作系统。opencv需要python编译是因为官方释放的版本缺少了很多深度学习相关的模块。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于1990年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。
Python-opencv识别铅笔缺陷？
可以使用Python和OpenCV库实现铅笔缺陷的识别。以下是一些基本的步骤：
加载图像：使用OpenCV中的cv2.imread()函数加载铅笔图像。
图像预处理：对图像进行预处理以提高识别效果。可以使用OpenCV中的cv2.GaussianBlur()函数进行高斯模糊处理，以减少图像中的噪声；使用cv2.Canny()函数进行边缘检测，以便更好地检测铅笔的轮廓。
寻找铅笔轮廓：使用cv2.findContours()函数查找铅笔的轮廓。
过滤轮廓：通过一些条件过滤掉不需要的轮廓，比如面积过小或者不规则的轮廓。
分类缺陷：使用分类器对铅笔缺陷进行分类。可以使用机器学习技术训练分类器，或者使用已经训练好的分类器，如Haar级联分类器或卷积神经网络（CNN）。
标记缺陷：对被分类为缺陷的轮廓进行标记，可以使用OpenCV中的cv2.rectangle()函数绘制矩形框或者使用cv2.drawContours()函数绘制轮廓。
显示结果：使用OpenCV中的cv2.imshow()函数显示结果图像，或者将结果保存到文件中。
需要注意的是，铅笔缺陷的识别是一个复杂的任务，需要对图像进行多方面的处理和分析。具体的实现方法需要根据具体的需求和应用场景进行调整和优化。