Windows下Python环境搭建OpenCV完整指南

OpenCV简介

一、OpenCV介绍

Open Source Computer Vision Library（开源计算机视觉库）由Intel于1999年建立，目前由Willow Garage提供支持。这是一个基于BSD许可证发行的跨平台计算机视觉库，支持Linux、Windows和MacOS操作系统。该库轻量且高效，主要由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理与计算机视觉领域的多种通用算法。最新版本为3.1，于2016年1月29日发布。

简而言之，利用OpenCV可以实现对计算机图像和视频的编辑处理。它被广泛应用于图像识别、运动跟踪以及机器视觉等多个领域。

环境准备与配置

二、环境准备

本文档适用于Windows 7 64位系统下的Python 3.5环境。确保已安装Python 3.5及pip工具是必要前提。Python可从官网https://www.python.org/downloads/windows/下载，建议使用exe installer安装包，安装过程中pip会自动一并安装。

需要在系统环境变量中添加Python的安装路径，例如：C:\Program Files\Python35\Scripts\;C:\Program Files\Python35\。请注意路径之间需用分号分隔。

三、开始配置

安装依赖库

环境准备就绪后，请以管理员身份运行cmd或PowerShell终端。依次执行以下命令进行安装：

pip install --upgrade setuptools
pip install numpy Matplotlib
pip install opencv-python

OpenCV环境配置完成，过程十分简单。仅需安装numpy、Matplotlib和opencv-python这三个库，它们体积较小，下载速度较快。若下载过程中出现error或wrong错误，重新输入命令即可重试。

若多次下载失败，可访问http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/直接下载对应的whl文件进行本地安装，安装whl文件同样使用pip命令。

执行命令：pip install 包的路径（例如：C:\download\xxx.whl）

验证测试

四、环境测试

编写一个.py脚本文件进行验证：

#导入cv模块
import cv2 as cv
#读取图像，支持 bmp、jpg、png、tiff 等常用格式
img = cv.imread("D:\python\test.jpg")
#创建窗口并显示图像
cv.namedWindow("Image")
cv.imshow("Image",img)
cv.waitKey(0)
#释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

运行上述脚本，若能成功显示测试图像，则表明OpenCV环境搭建成功。

关于OpenCV的学习，推荐访问www.opencv.org.cn，该网站提供中文教程资源。

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