Python环境下OpenCV的安装配置与基础使用教程

本文详细介绍如何在Python中实现OpenCV的安装与基本调用，供读者参考学习。

由于后续计划深入研究深度学习，而该领域多数算法与应用均基于Python实现，将Python代码转换为C++耗时过长，因此直接学习并应用Python更为高效。搭建Python运行环境的过程往往较为繁琐，容易遇到各类未知问题，但回顾整个过程，关键步骤其实并不复杂。此处仅对正确的配置流程进行记录，以备后续查阅。

环境搭建具体步骤如下：

首先安装Python，操作相对简单，一路点击“下一步”即可完成。本文示例使用的是Python 2.7.11版本。安装过程中请务必勾选“将Python添加到环境变量”选项，以确保系统能识别Python命令。

集成开发环境（IDE）选用Pycharm Community版本。

接着安装numpy库，这是OpenCV运行的基础依赖。

找到OpenCV安装目录下的 *\opencv\build\python\2.7\x64 文件夹，定位到 cv2.pyd 文件，并将其复制到Python安装目录下的 *\Python2.7.11\Lib\site-packages 文件夹中。

完成上述复制操作后，环境配置基本完成。根据经验，至此即可正常使用。接下来启动Pycharm，创建新项目（Create new project），在项目建立完成后，右键点击项目目录，选择“New” -> “Python file”来创建新的Python脚本文件。

在脚本中输入以下Python版本的OpenCV基础代码：

# -*- coding:utf-8 -*-
#! python2
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("D:\mao.jpg")
cv2.imshow("www.jb51.net - mao",img)
cv2.waitKey(10000)

这段代码相比C++版本显得更加简洁，且配置过程也无需像配置Visual Studio那样繁琐。

程序运行后的结果如下所示：

此处仅利用最熟悉的OpenCV功能来熟悉Python语法，更深层的应用场景仍有待进一步探索。

如果您对Python其他方面感兴趣，建议查看本站专题：《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》。

希望本文所述的配置与使用方法能对您的Python程序设计工作提供帮助。