一、關於OpenCV簡介
OpenCV是一個基於BSD許可（開源）發行的跨平台計算機視覺庫，可以運行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系統上。它輕量級而且高效——由一系列 C 函數和少量 C++ 類構成，同時提供了Python、Ruby、MATLAB等語言的接口，實現了圖像處理和計算機視覺方面的很多通用算法。 OpenCV用C++語言編寫，它的主要接口也是C++語言，但是依然保留了大量的C語言接口。
在計算機視覺項目的開發中，OpenCV作為較大眾的開源庫，擁有了豐富的常用圖像處理函數庫，采用C/C++語言編寫，可以運行在Linux/Windows/Mac等操作系統上，能夠快速的實現一些圖像處理和識別的任務。此外，OpenCV還提供了Java、python、cuda等的使用接口、機器學習的基礎算法調用，從而使得圖像處理和圖像分析變得更加易於上手，讓開發人員更多的精力花在算法的設計上。
二、OpenCV應用領域
1、人機互動 2、物體識別 3、圖像分割 4、人臉識別 5、動作識別 6、運動跟蹤 7、機器人 8、運動分析 9、機器視覺 10、結構分析 11、汽車安全駕駛
圖像數據的操作 ( 分配、釋放、復制、設置和轉換)。 圖像是視頻的輸入輸出I/O （文件與攝像頭的輸入、圖像和視頻文件輸出）。
矩陣和向量的操作以及線性代數的算法程序（矩陣積、解方程、特征值以及奇異值等）。
各種動態數據結構（列表、隊列、集合、樹、圖等）。
基本的數字圖像處理（濾波、邊緣檢測、角點檢測、采樣與差值、色彩轉換、形態操作、直方圖、圖像金字塔等）。
結構分析（連接部件、輪廓處理、距離變換、各自距計算、模板匹配、Hough變換、多邊形逼近、直線擬合、橢圓擬合、Delaunay 三角划分等）。
攝像頭定標（發現與跟蹤定標模式、定標、基本矩陣估計、齊次矩陣估計、立體對應）。
運動分析（光流、運動分割、跟蹤）。
目標識別（特征法、隱馬爾可夫模型：HMM）。
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群號：733065427
基本的GUI （圖像與視頻顯示、鍵盤和鼠標事件處理、滾動條）。
圖像標注（線、二次曲線、多邊形、畫文字）
三、安裝OpenCV的的兩種方法可直接聯系客服QQ交代需求：953586085
因為OpenCV依賴一些庫，可以在本博客中查找一些依賴庫的安裝方法，例如安裝Numpy方法等，本博客應有盡有！
T1使用whl文件法：先去官網https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv，下載相應Python版本的OpenCV的whl文件，如本人下載的opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl，然后在whl文件所在目錄下，
命令 pip install opencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl 進行安裝即可
T2直接命令法 pip install opencv-python
最后，檢測安裝情況
哈哈，大功告成！
繼續學習去啦~
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