摘要：显示图片等待时间，代表按任意键终止彩色图转灰度图将图片转为灰度图其他操作如平滑高斯滤波等可参考官网案例这个教程从原理出发一点一点讲解，并且带有很多案例，非常适合小白入门。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个计算机视觉开源库，其包含成百上千的计算机视觉算法。前期OpenCV用C语言编写，后来改用C++编写，现在支持多种接口，如C++、Python、Java等。该库是跨平台的，根据开源BSD许可证免费使用，支持Windows、Linux、IOS、Android等。下面看下如何安装并测试opencv。
OpenCV官网
目录
https://docs.opencv.org/4.5.3/index.htmlhttps://docs.opencv.org/4.5.3/index.html
根据上述简短描述，我们了解了OpenCV的强大，那么接下入门来第一步是什么呢？既然它是一个库，那么使用说明是必不可少的，所以我们先下载它的文档。上官网找到Online Documentation，点进去，找最新的或者自己安装的版本。点击zip即可下载。
解压文件夹，打开勾选类型HTML，找到pages.html，双击打开即可
预安装：
在命令窗口输入：pip install numpy 等安装完，再输入：pip install matplotlib （有时安装错误，可以重启命令窗口再次输入命令安装一下）
（1）直接默认安装最新版本
在命令窗口输入：pip install opencv-python
（2）自选版本安装
在命令窗口输入：pip install opencv-python== ，执行后，会提示所有的版本。
选择其中的一个版本，比如我选最新版本：pip install opencv-python==4.5.3.56 ，再次执行命令即可下载安装。
打开IDLE，输入查看版本，如果没有弹出错误，证明安装成功
在此之前，先安装jupyter，按win+R打开命令窗口，输入：pip install jupyter。安装完后，再输入：jupyter notebook 启动。
我们用一张经典的图片
关于Lena的历史，可参考，嘿嘿。
https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/89430002
import cv2img = cv2.imread(r"C:/Users/XSF/Desktop/test/Lena.jpg")可以看到，读取到的是一个三维数组，即对应于图片的RGB值。但是要注意，cv2读取的通道顺序是B（Blue），G（Green），R（Red），即img[:,:,0]表示蓝色的亮度，img[:,:,1]表示绿色的亮度，img[:,:,2]表示红色的亮度。
#显示图片cv2.imshow("title_name",img)#等待时间，0代表按任意键终止cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()#将图片转为灰度图img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)cv2.imshow("img_gray",img_gray)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()https://docs.opencv.org/4.5.3/index.html
这个教程从原理出发一点一点讲解，并且带有很多案例，非常适合小白入门。
Python图像处理效果
https://docs.opencv.org/4.5.3/d6/d00/tutorial_py_root.html
图像平滑
边缘检测
后面我将测试图像识别相关的代码，进一步的，将代码跑在嵌入式设备上。
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