简单了解OpenCV是个什么东西

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，能支持多种计算机视觉和机器学习算法，同时可以在各种的操作系统平台上运行。它包含了大量的预先训练好的模型以及现成的功能函数，能够使用户方便快捷的构建基于计算机视觉的应用程序。

在使用OpenCV之前，需要确保电脑中已经安装了OpenCV库。如果还没有安装，可以按照以下步骤进行安装：

1. 在Linux/Mac电脑中使用以下指令进行安装：
   sudo apt-get install libopencv-dev

2. 在Windows电脑中，可以通过该页面 下载最新版本的安装程序。

安装完成后，即可通过以下步骤来编写和运行例程。

简单例程1：在OpenCV中读取图片并显示

假设要读取的图片路径是 /root/Desktop/test.jpg ，那么代码如下所示：

import cv2

# 读取图片
img = cv2.imread('/root/Desktop/test.jpg')

# 显示图片
cv2.imshow('image',img)

# 等待按键响应
cv2.waitKey(0)

# 释放窗口
cv2.destroyAllWindows()

代码中，cv2.imread函数读取给定路径的图片并存储为一个numpy数组，cv2.imshow函数则将图片显示出来。cv2.waitKey(0)用于等待键盘按键触发，cv2.destroyAllWindows()则用于关闭打开的窗口。

简单例程2：使用OpenCV进行图像滤波

图像滤波是计算机视觉中的基本操作之一。下面的代码展示如何对图像进行高斯滤波和中值滤波：

import cv2
import numpy as np

# 读取图片
img = cv2.imread('/root/Desktop/test.jpg')

# 高斯滤波
gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)

# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img,5)

# 显示滤波效果
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('Gaussian Blurred Image', gaussian)
cv2.imshow('Median Blurred Image', median)

# 等待按键响应
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

代码中的 cv2.GaussianBlur() 和 cv2.medianBlur() 函数分别实现了高斯滤波和中值滤波的效果。GaussianBlur() 函数接受三个参数：输入图像（img）、卷积核大小（5x5）和标准差（0）；medianBlur() 函数采用基于排序的中值滤波方法，其中参数5表示使用的滤波器的宽度和高度。最后，将输出显示在三个不同的窗口中，以便比较不同的滤波方法的效果。