一、OpenCV介紹

1.1 OpenCV-Python教程簡介

OpenCV由 Gary Bradsky 于1999年在英特爾創(chuàng)立，第一個版本于2000年發(fā)布。 Vadim Pisarevsky 加入了Gary Bradsky，管理英特爾的俄羅斯軟件OpenCV團隊。2005年，OpenCV被用于斯坦利，這輛車贏得了2005年DARPA大挑戰(zhàn)賽。

后來，在Willow Garage的支持下，由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky領導該項目，繼續(xù)積極發(fā)展。OpenCV現在支持與計算機視覺和機器學習相關的多種算法，并且正在日益擴展。

OpenCV支持多種編程語言，如C++、Python、Java等，并且可在包括Windows、Linux、OS X、Android和iOS的不同平臺上使用。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在積極開發(fā)中。

OpenCV-Python是OpenCV的Python API，結合了OpenCV C++ API和Python語言的最佳品質。

1.2 OpenCV-Python

OpenCV-Python是一個Python綁定庫，旨在解決計算機視覺問題。

Python是一種通用編程語言，由 Guido van Rossum 創(chuàng)立，很快就變得非常流行，主要是因為它的簡單性和代碼可讀性。它使程序員能夠在不降低可讀性的情況下用更少的代碼行表達思想。

與C/C++等語言相比，Python更慢。也就是說，Python可以很容易地用C/C++擴展，這允許我們用C/C++編寫計算密集型代碼，并創(chuàng)建可以用作Python模塊的Python包裝器。

這給我們帶來了兩個優(yōu)勢：首先，代碼與原始C/C++代碼一樣快（因為它是在后臺工作的實際C++代碼），其次，用Python編寫代碼比C/C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++實現的Python包裝器。

OpenCV-Python使用了Numpy，這是一個高度優(yōu)化的庫，用于使用MATLAB風格的語法進行數值運算。所有OpenCV數組結構都可以轉換為Numpy數組。這也使得它更容易與其他使用Numpy的庫集成，如SciPy和Matplotlib。

1.3 OpenCV-Python教程

OpenCV引入了一組新的教程，將指導您完成OpenCV-Python中可用的各種函數。 本指南主要關注OpenCV 3.x版本 （盡管大多數教程也適用于OpenCV 2.x）。

建議先了解Python和Numpy，因為本指南不會涉及它們。 熟練使用Numpy是使用OpenCV-Python編寫優(yōu)化代碼的必要條件 。

本教程最初由Abid Rahman K.作為Google Summer of Code 2013計劃的一部分，由Alexander Mordvintsev指導。

1.4 OpenCV需要你！

由于OpenCV是一個開源項目，歡迎所有人為庫、文檔和教程做出貢獻。

如果您在本教程中發(fā)現任何錯誤（從小的拼寫錯誤到代碼或概念中的嚴重錯誤），請隨時通過在GitHub中克隆的OpenCV并提交pull請求來糾正它。OpenCV開發(fā)人員將檢查您的pull請求，給予您重要的反饋，并且（一旦通過審核者的批準）它將被合并到OpenCV中。您將成為一名開源貢獻者 ?

隨著新模塊被添加到OpenCV-Python中，本教程將不得不進行擴展。如果你熟悉某個特定的算法，并且可以寫一個教程，包括算法的基本理論和示例使用的代碼，請這樣做。

請記住，我們 一起 可以使這個項目取得巨大成功！

1.5 貢獻者

下面是向OpenCV-Python提交教程的貢獻者列表。

1. Alexander Mordvintsev（GSoC-2013導師）
2. Abid Rahman K.（GSoC-2013實習生）

1.6 額外資源

1. Python快速指南 - Python的一個字節(jié)
2. Python快速指南
3. NumPy快速入門教程
4. NumPy參考
5. OpenCV文檔
6. OpenCV論壇

二、在Windows中安裝OpenCV-Python

2.1 目標

在本教程中

• 我們將學習在Windows系統中設置OpenCV-Python。

以下步驟在Windows 7-64位計算機上使用Visual Studio 2010和Visual Studio 2012進行測試。屏幕截圖顯示VS 2012。

2.2 從預構建的二進制文件安裝OpenCV

下面的Python包將被下載并安裝到它們的默認位置。

• Python 3.x（3.4+）或Python 2.7.x（在 這 ）。
• Numpy包（例如，使用 pip install numpy 命令）。
• Matplotlib（ pip install matplotlib ）（Matplotlib是可選的，但推薦使用，因為我們在教程中經常使用它）。

將所有軟件包安裝到它們的默認位置。如果是Python 2.7，Python將安裝到 C:/Python27/ 。

安裝完成后，打開Python IDLE。輸入 import numpy 并確保Numpy工作正常。

從 GitHub 或 SourceForge 網站下載最新的OpenCV版本，然后雙擊將其解壓縮。

轉到 opencv/build/python/2.7 文件夾。

將 cv2.pyd 復制到 C:/Python 27/lib/site-packages 。

將 opencv_world.dll 文件復制到 C:/Python 27/lib/site-packages 。

打開Python IDLE，在Python終端中輸入以下代碼。

>>> import cv2 as cv
>>> print( cv.__version__ )

如果結果打印出來沒有任何錯誤，恭喜！您已成功安裝OpenCV-Python。

2.3 從源代碼構建OpenCV

下載并安裝Visual Studio和CMake。

• Visual Studio 2012
• CMake

下載必要的Python包并將其安裝到默認位置。

1. Python
2. Numpy

注意：

在本例中，我們使用Python包的32位二進制文件。但是如果你想在x64上使用OpenCV，需要安裝Python包的64位二進制文件。問題是，Numpy沒有官方的64位二進制文件。你得靠自己的力量。

為此，您必須使用與構建Python相同的編譯器。當你啟動Python IDLE時，它會顯示編譯器的詳細信息。你可以在這里獲得更多信息。因此，您的系統必須具有相同的Visual Studio版本，并從源代碼構建Numpy。

另一種獲得64位Python包的方法是使用來自第三方的現成Python發(fā)行版，如Anaconda，Enthought等，它會更大，但會有你需要的一切。一切都在shell中。您也可以下載32位版本。

確保Python和Numpy工作正常。

下載OpenCV源代碼。它可以來自 Sourceforge （官方發(fā)布版本）或 Github （最新來源）。

將其解壓縮到一個文件夾opencv，并在其中創(chuàng)建一個新的文件夾。

打開CMake-gui（ Start > All Programs > CMake-gui ）

按如下方式填寫字段（參見下圖）：

1. 點擊Browse Source...然后找到OpenCV文件夾。
2. 點擊Browse Build...然后找到我們創(chuàng)建的構建文件夾。
3. 單擊Configure。
4. 它將打開一個新窗口來選擇編譯器。選擇適當的編譯器（此處為Visual Studio 11），然后單擊“Finish”。
5. 等待分析完成。

您將看到所有字段都標記為紅色。點擊 WITH 字段將其展開。它決定了你需要什么額外的功能。因此，標記適當的字段。請參見下圖：

現在單擊 BUILD 字段展開它。前幾個字段配置構建方法。請參見下圖：

其余字段指定要構建的模塊。由于OpenCV-Python還不支持GPU模塊，因此您可以完全避免它以節(jié)省保存時間（但如果您使用它們，請保留它）。請參見下圖：

現在單擊 ENABLE 字段將其展開。確保 ENABLE_SOLUTION_FOLDERS 未選中（Visual Studio Express版不支持解決方案文件夾）。請參見下圖：

另外，請確保在 PYTHON 字段中，所有內容都已填充。（忽略PYTHON_DEBUG_LIBRARY）。見下圖：

最后點擊 Generate 按鈕。

現在轉到我們的 opencv/build 文件夾。在那里你會發(fā)現 OpenCV.sln 文件。用Visual Studio打開它。

將構建模式檢查為 Release 而不是 Build 。

在解決方案資源管理器中，右鍵單擊 Solution （或 ALL_BUILD ）并構建它。這將需要一些時間才能完成（16）。

再次右鍵單擊OpenCV-Python并構建它�，F在OpenCV-Python將被安裝（17）。

打開Python IDLE并輸入“import cv 2 as cv”。如果沒有錯誤，則說明安裝正確。

注意：

我們所安裝的沒有其他支持，如TBB，Eigen，Qt，文檔等。解釋它在這里是很難的。我們很快就會添加更詳細的視頻，或者您可以直接在附近進行黑客操作。

2.4 額外資源

2.4.1 練習

如果你有一臺windows機器，從源代碼編譯OpenCV，進行各種破解。如果您遇到任何問題，請訪問OpenCV論壇并解釋您的問題。

三、在Fedora中安裝OpenCV-Python

3.1 目標

在本教程中

• 我們將學習在Fedora系統中設置OpenCV-Python。以下步驟針對Fedora 18（64位）和Fedora 19（32位）進行了測試。

3.2 介紹

OpenCV-Python可以通過兩種方式安裝在Fedora中：

1. 從fedora存儲庫中提供的預構建二進制文件安裝。
2. 從源代碼編譯。在本節(jié)中，我們將看到兩者。

另一個重要的事情是需要額外的庫。OpenCV-Python只需要 Numpy （除了其他依賴項，我們將在后面看到）。但在本教程中，我們也使用 Matplotlib 來實現一些簡單而漂亮的繪圖目的（與OpenCV相比，我感覺好多了）。Matplotlib是可選的，但強烈推薦。同樣，我們還將看到 IPython ，一個交互式Python終端，這也是強烈推薦的。

3.3 從預構建的二進制文件安裝OpenCV-Python

以root用戶身份在終端中使用以下命令安裝所有軟件包。

$ yum install numpy opencv*

打開Python IDLE（或IPython），在Python終端中輸入以下代碼。

>>> import cv2 as cv
>>> print( cv.__version__ )

如果結果打印出來沒有任何錯誤，恭喜！您已成功安裝OpenCV-Python。

這很容易，但有一個問題。Yum倉庫可能不總是包含最新版本的OpenCV。例如，在編寫本教程時，yum存儲庫包含2.4.5，而最新的OpenCV版本是2.4.6。關于Python API，最新版本總是包含更好的支持。

此外，還可能會出現相機支持，視頻播放等問題，這取決于驅動程序、ffmpeg、gstreamer軟件包等。

所以我個人傾向于下一種方法，即從源代碼編譯。同樣在某個時候，如果你想為OpenCV做貢獻，你會需要這個。

3.4 從源代碼安裝OpenCV

從源代碼編譯可能看起來有點復雜，但一旦你成功了，就沒有什么復雜的了。

首先，我們將安裝一些依賴項。有些是強制的，有些是可選的。可選的依賴項，如果你不需要，可以不填。

3.4.1 強制依賴

我們需要CMake來配置安裝，GCC用于編譯，Python-devel和Numpy用于創(chuàng)建Python擴展等。

yum install cmake
yum install python-devel numpy
yum install gcc gcc-c++

接下來，我們需要GTK支持GUI功能、camera（libdc1394，v4l）和vedio（ffmpeg，gstreamer）等。

yum install gtk2-devel
yum install libdc1394-devel
yum install ffmpeg-devel yum install fmpeg-devel
yum install gstreamer-plugins-base-devel

3.4.2 可選依賴

以上依賴項足以在您的fedora機器中安裝OpenCV。但根據您的需求，您可能需要一些額外的依賴項。下面給出了此類可選依賴項的列表。您可以選擇安裝或不安裝它，由你決定 ?

OpenCV附帶了支持PNG，JPEG，JPEG 2000，TIFF，WebP等圖像格式的文件，但它可能有點舊。如果你想獲得最新的庫，你可以安裝這些格式的開發(fā)文件。

yum install libpng-devel
yum install libjpeg-turbo-devel
yum install jasper-devel
yum install openexr-devel
yum install libtiff-devel
yum install libwebp-devel

一些OpenCV函數通過英特爾的線程構建塊（TBB）并行化。但是如果你想啟用它，你需要先安裝TBB。（同樣，在使用CMake配置安裝時，不要忘記傳遞-D WITH_TBB= ON。更多細節(jié)見下文）

yum install tbb-devel

OpenCV使用另一個庫Eigen來優(yōu)化數學運算。因此，如果你的系統中安裝了Eigen，你就可以利用它。（同時，在配置CMake安裝時，不要忘記傳遞-D WITH_EIGEN= ON。更多細節(jié)見下文）

yum install eigen3-devel

如果你想建立文檔（是的，你可以在你的系統中用HTML創(chuàng)建OpenCV完整官方文檔的離線版本，并提供完整的搜索功能，這樣你就不需要總是訪問互聯網，如果有任何問題，它是相當快的�。�），您需要安裝Doxygen（文檔生成工具）。

yum install doxygen

3.4.3 下載OpenCV

接下來我們需要下載OpenCV。你可以從 sourceforge站點 下載OpenCV的最新版本。然后解壓縮文件夾。

或者你可以從OpenCV的github repo下載最新的源代碼（如果你想為OpenCV做貢獻，請選擇這個。它能讓你的OpenCV保持最新）。首先，你需要安裝 Git 。

yum install git
git clone https://github.com/opencv/opencv.git

它將在主目錄（或您指定的目錄）中創(chuàng)建一個文件夾OpenCV。克隆可能需要一些時間，具體取決于您的網絡連接。

現在打開一個終端窗口并導航到下載的OpenCV文件夾。創(chuàng)建一個新的構建文件夾并導航到它。

mkdir build
cd build

3.4.4 配置和安裝

現在我們已經安裝了所有需要的依賴項，讓我們安裝OpenCV。安裝必須使用CMake進行配置。它指定要安裝的模塊、安裝路徑、要使用的附加庫、是否要編譯文檔和示例等。

下面的命令通常用于配置（從構建文件夾執(zhí)行）。

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

它指定構建類型為“Release Mode”，安裝路徑為 /usr/local。注意每個選項前的“-D”和最后的“..”。簡而言之，這是格式：

cmake [-D ] [-D ] ..

您可以指定任意多個標志，但每個標志前面都應該有-D。

因此，在本教程中，我們將使用TBB和Eigen支持安裝OpenCV。我們還構建文檔，但不包括性能測試和構建示例。我們還禁用了GPU相關模塊（因為我們使用OpenCV-Python，所以不需要GPU相關模塊，這節(jié)省了我們一些時間）。

以下所有命令都可以在一個cmake語句中完成，但為了更好地理解，這里將其拆分。

• 啟用TBB和Eigen支持：

cmake -D WITH_TBB=ON -D WITH_EIGEN=ON ..

• 啟用文檔并禁用測試和示例：

cmake -D BUILD_DOCS=ON -D BUILD_TESTS=OFF -D BUILD_PERF_TESTS=OFF -D BUILD_EXAMPLES=OFF ..

• 禁用所有GPU相關模塊：

cmake -D WITH_OPENCL=OFF -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D BUILD_opencv_gpuarithm=OFF -D BUILD_opencv_gpubgsegm=OFF -D BUILD_opencv_gpucodec=OFF -D BUILD_opencv_gpufeatures2d=OFF -D BUILD_opencv_gpufilters=OFF -D BUILD_opencv_gpuimgproc=OFF -D BUILD_opencv_gpulegacy=OFF -D BUILD_opencv_gpuoptflow=OFF -D BUILD_opencv_gpustereo=OFF -D BUILD_opencv_gpuwarping=OFF ..

• 設置安裝路徑并構建類型

cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..

每次輸入cmake語句時，它都會打印出生成的配置設置。在你得到的最終設置中，確保以下字段已填寫（下面是我得到的配置的一些重要部分）。

這些字段也應該在您的系統中適當填寫。否則就出問題了。檢查你是否正確執(zhí)行了上述步驟。

...
-- GUI:
-- GTK+ 2.x: YES (ver 2.24.19)
-- GThread : YES (ver 2.36.3)
 
-- Video I/O:
-- DC1394 2.x: YES (ver 2.2.0)
-- FFMPEG: YES
-- codec: YES (ver 54.92.100)
-- format: YES (ver 54.63.104)
-- util: YES (ver 52.18.100)
-- swscale: YES (ver 2.2.100)
-- gentoo-style: YES
-- GStreamer:
-- base: YES (ver 0.10.36)
-- video: YES (ver 0.10.36)
-- app: YES (ver 0.10.36)
-- riff: YES (ver 0.10.36)
-- pbutils: YES (ver 0.10.36)
 
-- V4L/V4L2: Using libv4l (ver 1.0.0)
 
-- Other third-party libraries:
-- Use Eigen: YES (ver 3.1.4)
-- Use TBB: YES (ver 4.0 interface 6004)
 
-- Python:
-- Interpreter: /usr/bin/python2 (ver 2.7.5)
-- Libraries: /lib/libpython2.7.so (ver 2.7.5)
-- numpy: /usr/lib/python2.7/site-packages/numpy/core/include (ver 1.7.1)
-- packages path: lib/python2.7/site-packages
 
...

還有許多其他的標志和設置。這是留給你進一步探索。

現在你使用make命令構建文件，并使用make install命令安裝它。make install應該以root身份執(zhí)行。

make
su
make install

安裝結束了。所有文件都安裝在 /usr/local/ 文件夾中。但是要使用它，你的Python應該能夠找到OpenCV模塊。你有兩個選擇

• 將模塊移動到Python Path中的任意文件夾 ：在Python終端中輸入 import sys; print(sys.path) 可以找到Python路徑。它將打印出許多位置。將 /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so 移動到此文件夾中的任何一個。比如說，

su mv /usr/local/lib/python2.7/site-packages/cv2.so /usr/lib/python2.7/site-packages

• 將 /usr/local/lib/python2.7/site-packages 添加到PYTHON_PATH中 ：只需要執(zhí)行一次。只需打開/.bashrc并添加以下代碼，然后注銷并返回。

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python2.7/site-packages

OpenCV安裝完成。打開一個終端并嘗試 import cv 2 as cv。

要構建文檔，只需輸入以下命令：

make doxygen

然后打開 opencv/build/doc/doxygen/html/index.html 并在瀏覽器中將其添加為書簽。

3.5 額外資源

3.5.1 練習

1. 在Fedora機器上從源代碼編譯OpenCV。

四、在Ubuntu中安裝OpenCV-Python

4.1 目標

在本教程中，我們將學習如何在Ubuntu系統中安裝OpenCV-Python。以下步驟針對Ubuntu 16.04和18.04（均為64位）進行了測試。

OpenCV-Python可以通過兩種方式安裝在Ubuntu中：

1. 從Ubuntu存儲庫中提供的預構建二進制文件安裝
2. 從源代碼編譯。在本節(jié)中，我們將看到這兩種。

另一個重要的事情是需要額外的庫。OpenCV-Python只需要 Numpy （除了其他依賴項，我們將在后面看到）。但在本教程中，我們也使用 Matplotlib 來實現一些簡單而漂亮的繪圖目的（與OpenCV相比，我感覺好多了）。Matplotlib是可選的，但強烈推薦。同樣，我們還將看到 IPython ，一個交互式Python終端，這也是強烈推薦的。

4.2 從預構建的二進制文件安裝OpenCV-Python

這種方法在僅用于編程和開發(fā)OpenCV應用程序時效果最佳。

在終端中使用以下命令安裝python3-opencv軟件包（作為root用戶）。

$ sudo apt-get install python3-opencv

打開Python IDLE（或IPython），在Python終端中輸入以下代碼。

import cv2 as cv
print(cv.__version__)

如果結果打印出來沒有任何錯誤，恭喜！您已成功安裝OpenCV-Python。

這很容易。但這有一個問題。Apt存儲庫可能不總是包含最新版本的OpenCV。例如，在編寫本教程時，apt存儲庫包含2.4.8，而最新的OpenCV版本是3.x。

關于Python API，最新版本總是包含更好的支持和最新的錯誤修復。

因此，為了獲得最新的源代碼，首選的方法是下一個方法，即從源代碼編譯。此外，如果你想為OpenCV做貢獻，你也會需要這個。

4.3 從源代碼構建OpenCV

從源代碼編譯可能看起來有點復雜，但一旦你成功了，就沒有什么復雜的了。

首先，我們將安裝一些依賴項。有些是強制的，有些是可選的�？蛇x的依賴項，如果你不需要，可以不填。

4.3.1 強制依賴

我們需要 CMake 來配置安裝， GCC 用于編譯， Python-devel 和 Numpy 用于構建Python綁定等。

sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install gcc g++

支持Python 2：

sudo apt-get install python-dev python-numpy

支持Python 3：

sudo apt-get install python3-dev python3-numpy

接下來，我們需要GTK支持GUI、camera（v4l）、media（ffmpeg，gstreamer）等。

sudo apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer1.0-dev

支持GTK 2：

sudo apt-get install libgtk2.0-dev

支持GTK 3：

sudo apt-get install libgtk-3-dev

4.3.2 可選依賴

以上依賴項足以在您的fedora機器中安裝OpenCV。但根據您的需求，您可能需要一些額外的依賴項。下面給出了此類可選依賴項的列表。您可以選擇安裝或不安裝它，由你決定 ?

OpenCV附帶了支持PNG，JPEG，JPEG 2000，TIFF，WebP等圖像格式的文件，但它可能有點舊。如果你想獲得最新的庫，你可以安裝這些格式的開發(fā)文件。

yum install libpng-devel 安裝libpng-devel
yum install libjpeg-turbo-devel
yum install jasper-devel
yum install openexr-devel
yum install libtiff-devel
yum install libwebp-devel

注意：

如果您使用的是Ubuntu 16.04，您還可以安裝 libjasper-dev 以添加對JPEG 2000格式的系統級支持。

4.3.3 下載OpenCV

從OpenCV的GitHub Repository下載最新的源代碼。（如果你想為OpenCV做貢獻，請選擇此選項。為此，您需要先安裝 Git ）。

$ sudo apt-get install git
$ git clone https://github.com/opencv/opencv.git

它將在當前目錄下創(chuàng)建一個文件夾“opencv”。克隆可能需要一些時間，具體取決于您的網絡連接。

現在打開一個終端窗口，導航到下載的“opencv”文件夾。創(chuàng)建一個新的“build”文件夾并導航到它。

$ mkdir build
$ cd build

4.3.4 配置和安裝

現在我們已經有了所有需要的依賴項，讓我們安裝OpenCV。安裝必須使用CMake進行配置。它指定要安裝的模塊、安裝路徑、要使用的附加庫、是否要編譯文檔和示例等。

大多數工作都是通過配置良好的默認參數自動完成的。

以下命令通常用于配置OpenCV庫構建（從構建文件夾執(zhí)行）：

$ cmake ../

OpenCV默認假定“Release”構建類型，安裝路徑為“/usr/local”。有關CMake選項的更多信息，請參閱 OpenCV C++編譯指南 。

您應該在CMake輸出中看到這些行（它們意味著正確找到了Python）：

-- Python 2:
-- Interpreter: /usr/bin/python2.7 (ver 2.7.6)
-- Libraries: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython2.7.so (ver 2.7.6)
-- numpy: /usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.8.2)
-- packages path: lib/python2.7/dist-packages
--
-- Python 3:
-- Interpreter: /usr/bin/python3.4 (ver 3.4.3)
-- Libraries: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.4m.so (ver 3.4.3)
-- numpy: /usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include (ver 1.8.2)
-- packages path: lib/python3.4/dist-packages

現在使用“make”命令構建文件并使用“make install”命令安裝它。

$ make
# sudo make install

安裝結束了。所有文件都安裝在“/usr/local/”文件夾中。打開一個終端并嘗試 import cv2。

import cv2 as cv
print(cv.__version__)