OpenCV-Python快速入门系列01开发环境搭建-图像读取与显示

前言

跟着贾志刚老师B站教程《OpenCV-Python快速入门30讲》来进行学习的，此系列文章作为一个学习记录。第一节课内容涵盖了计算机视觉的发展历史、主要任务、应用场景以及OpenCV的基本介绍。贾老师详细讲解了计算机视觉的历史、感知与重建任务、OpenCV的模块架构和安装方法。

亮点

• 📜 计算机视觉的发展历史：从古代的小孔成像到现代的深度学习，计算机视觉经历了多个重要阶段，如1966年MIT的PC连接摄像机实验和2012年深度学习网络的发布。
• 🔍 计算机视觉的主要任务：主要包括感知和重建，感知帮助机器人识别环境中的物体，重建则帮助构建三维场景，两者结合使机器人能够理解和执行任务。
• 🚀 OpenCV的模块架构：OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了多种模块和功能，支持C++和Python，适合初学者和高级开发者使用。
• 💻 OpenCV的安装与使用：讲师详细介绍了如何在Windows系统上安装Python和OpenCV，并提供了安装命令和步骤，确保初学者能够顺利搭建开发环境。

课程大纲

• 图像读取与显示
• 图像色彩空间转换
• 图像对象的创建与赋值
• 图像像素的读写操作
• 图像像素的算术操作
• TrackBar/滚动条操作演示-调整图像亮度
• TrackBar/滚动条操作演示-参数传递与调整亮度与对比度
• 键盘响应操作
• OpenCV 自带颜色表操作
• 图像像素的逻辑操作
• 通道分离与合并
• 图像色彩空间转换
• 图像像素值统计
• 图像几何形状绘制
• 随机数与随机颜色
• 多边形填充与绘制
• 鼠标操作与响应
• 图像像素类型转换与归一化
• 图像放缩与插值
• 图像翻转
• 图像旋转
• 视频文件/摄像头使用
• 视频处理与保存
• 图像直方图
• 二维直方图
• 直方图均衡化
• 图像卷积操作
• 高斯模糊
• 案例：实时人脸检

环境准备

我的环境继续沿用之前已经配置好的，与课程的版本稍微有些差别,课程中未使用虚拟环境开发，我这里用的是虚拟环境。

课程资料：OpenCV课程资料: 此仓库主要是B站课程的图像资料与源码下载！此外还包括我在51CTO，网易云课堂，CSDN学院上课程的图像与视频数据资料！ (gitee.com)

写个简单的Demo来验证下环境是否正常。读取一张图片并且显示出来：

课程视频