OpenCV从入门到精通：OpenCV安装、配置、依赖安装、基本语法、常用方法详解

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OpenCV从入门到精通：OpenCV安装、配置、依赖安装、基本语法、常用方法详解

OpenCV从入门到精通：OpenCV安装、配置、依赖安装、基本语法、常用方法详解

引言

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的跨平台计算机视觉库，提供了丰富的图像和视频处理算法接口，支持 Python、C++、Java 等多种语言。它在工业检测、人脸识别、智能驾驶、视觉 SLAM 等领域得到了广泛应用。本文将带领你从安装和配置开始，逐步掌握 OpenCV 的基本语法和常用方法，帮助你快速从入门迈向精通。

环境准备

系统需求

• 操作系统：Windows 10/11、Ubuntu 18.04 及以上、macOS 10.14 及以上
• 硬件：内存 ≥ 4GB，建议 8GB 以上；CPU 支持 SSE4.2 优化；若使用深度学习模块，建议配备 NVIDIA GPU
• 软件：
  • Python 3.6 及以上
  • CMake 3.14 及以上（若源码编译）
  • Visual Studio 2019/2022（Windows 下 C++ 编译）

安装依赖

在构建和使用 OpenCV 前，需要安装以下常见依赖：

• CMake：跨平台构建工具
• Git：用于克隆源码
• FFmpeg（可选）：视频编解码支持
• GTK / Qt（Linux/macOS，可选）：高级 GUI 支持
• NumPy（Python）：矩阵运算

在 Ubuntu 上，你可以执行：

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sudo apt update
sudo apt install -y build-essential cmake git libgtk-3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev python3-dev python3-numpy

在 macOS（使用 Homebrew）：

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brew update
brew install cmake pkg-config git gtk+3 ffmpeg

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OpenCV 安装

Python 环境安装

最便捷的方法是通过 pip：

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pip install opencv-python           # 核心模块
pip install opencv-contrib-python    # 包含额外模块（如 xfeatures2d）

• opencv-python：主要包含核心功能
• opencv-contrib-python：包含额外的贡献模块

验证安装：

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import cv2
print(cv2.__version__)

C++ 环境安装（源码编译）

克隆源码

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git clone .git
git clone .git

创建构建目录

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cd opencv
mkdir build && cd build

使用 CMake 配置

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cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release \
      -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
      -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../opencv_contrib/modules \
      -D BUILD_EXAMPLES=ON ..

编译与安装

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make -j$(nproc)     # Linux/macOS
# 或 在 Windows 上使用 Visual Studio 打开生成的 .sln 文件进行编译
sudo make install

验证

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pkg-config --modversion opencv4

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OpenCV 配置

Python 配置

确保 python 与 pip 指向同一版本

若有多个虚拟环境，推荐使用 virtualenv 或 conda 管理

在代码开头统一导入：

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import cv2
import numpy as np

C++ 配置（CMake、IDE）

在 CMakeLists.txt 中添加：

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cmake_minimum_required(VERSION 3.14)
project(MyOpenCVProject)

find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

add_executable(${PROJECT_NAME} main.cpp)
target_link_libraries(${PROJECT_NAME} ${OpenCV_LIBS})

在 Visual Studio 中，安装 OpenCV 后，配置 VC++ 目录 中的包含目录和库目录，并在链接器中添加 .lib 文件。

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基本语法

包含头文件与命名空间

C++

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#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

Python

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import cv2

Mat 类详解

cv::Mat（Python 中为 numpy.ndarray）是 OpenCV 中最核心的图像容器，包含数据指针、尺寸、类型、通道数等信息。

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Mat img(480, 640, CV_8UC3, Scalar(0, 0, 255));  // 创建红色图像

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img = np.zeros((480, 640, 3), dtype=np.uint8)
img[:] = (0, 0, 255)  # BGR 红色

读取与显示图像

• 读取：imread
• 显示：imshow, waitKey

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Mat img = imread("test.jpg");
imshow("原图", img);
waitKey(0);

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img = cv2.imread("test.jpg")
cv2.imshow("原图", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

视频读写

• VideoCapture：读取摄像头或视频文件
• VideoWriter：保存视频

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cap = cv2.VideoCapture(0)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter('output.avi', fourcc, 20.0, (640,480))

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    out.write(frame)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

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常用方法详解

色彩空间转换

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gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
hsv  = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

图像阈值处理

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_, th = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
ad_th = cv2.adaptiveThreshold(gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                              cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

滤波与平滑

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blur      = cv2.blur(img, (5,5))
gaussian  = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
median    = cv2.medianBlur(img, 5)
bilateral = cv2.bilateralFilter(img, 9, 75, 75)

边缘检测

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edges = cv2.Canny(gray, 50, 150)

形态学操作

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kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5,5))
eroded  = cv2.erode(th, kernel, iterations=1)
dilated = cv2.dilate(th, kernel, iterations=1)
opened  = cv2.morphologyEx(th, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

轮廓检测

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contours, _ = cv2.findContours(th, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cv2.drawContours(img, contours, -1, (0,255,0), 2)

几何变换

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resized = cv2.resize(img, (320,240))
M       = cv2.getRotationMatrix2D((cx,cy), 45, 1.0)
rotated = cv2.warpAffine(img, M, (w,h))

绘制函数

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cv2.line(img, (0,0), (100,100), (255,0,0), 2)
cv2.rectangle(img, (50,50), (200,200), (0,255,0), 3)
cv2.circle(img, (300,300), 50, (0,0,255), -1)
cv2.putText(img, "OpenCV", (10,450),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (255,255,255), 2)

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进阶技巧

ROI 与模板匹配

ROI（Region of Interest）：图像切片

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roi = img[100:200, 150:300]

模板匹配：matchTemplate + minMaxLoc

特征检测（ORB/SIFT/SURF）

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orb  = cv2.ORB_create()
kp, des = orb.detectAndCompute(gray, None)
img2 = cv2.drawKeypoints(img, kp, None)

摄像头标定与透视变换

• 相机标定：calibrateCamera
• 畸变校正：undistort
• 透视变换：getPerspectiveTransform + warpPerspective

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常见问题与解决方案

1. 安装后 ImportError: libGL.so.1
   • Ubuntu：sudo apt install -y libgl1-mesa-glx
2. CMake 找不到 OpenCV
   • 检查 OPENCV_DIR 环境变量或 CMake 中的 OpenCV_DIR 指定路径
3. 编译速度慢
   • Linux/macOS：make -j$(nproc)；Windows 在 CMake GUI 中增加并行构建
4. Python 版本不兼容
   • 使用虚拟环境隔离不同 Python 版本

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总结与建议

本文全面介绍了从环境依赖、安装配置，到 OpenCV 基本语法与常用方法的使用。建议你在学习过程中结合实际项目，不断实践：

• 尝试不同滤波器与阈值方法，掌握参数调优
• 利用视频处理接口，实现实时检测或识别
• 深入探索贡献模块（opencv_contrib），如人脸识别、深度学习模块

祝你在计算机视觉的道路上不断精进，早日实现从“入门”到“精通”！

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025-05-04，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看语法opencv编译配置入门

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