浅谈Python配置与使用OpenCV踩的一些坑

简介

OpenCV是计算机视觉领域中应用最广泛的开源软件库之一，可用于图像处理、计算机视觉以及机器学习等方面。而Python作为一种功能强大的编程语言，也是使用OpenCV的最佳选择之一。

在使用Python和OpenCV进行图像处理的同时，也会遇到一些常见的问题和坑点。本篇文章将会详细讲解这些问题以及相应的解决方案。

Python配置

安装Python

首先，需要安装Python。Windows系统可以从官网下载Python安装包进行安装，而Mac和Linux系统都已经默认安装了Python。安装完成后，通过输入以下命令判断是否安装成功：

python --version

安装Python包管理工具

安装Python包管理工具pip可以方便地下载和安装Python库。在Windows系统下，打开命令提示符并输入以下命令安装pip：

python get-pip.py

在Mac或Linux系统中，可以通过以下命令安装pip：

sudo easy_install pip

安装OpenCV

安装OpenCV之前，需要先安装NumPy库。在命令行中输入以下命令进行安装：

pip install numpy

然后在终端中输入以下命令安装OpenCV：

pip install opencv-python

代码实例

以下是使用Python和OpenCV加载一张图片并显示的代码实例：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

OpenCV的常见问题

imread读取中文路径的问题

使用imread读取中文路径的图片时，可能会遇到无法找到图片的问题。解决办法是在路径前面加上”r”符号，例如：

img = cv2.imread(r'D:\测试\1.jpg')

imwrite写入中文路径的问题

同样地，使用imwrite写入中文路径的图片时，也可能会遇到无法找到路径的问题。解决办法是再次在路径的前面加上”r”符号，并且在路径中使用英文名字或者修改默认的编码格式。例如：

cv2.imwrite(r'D:\test\test.jpg', img)

或者

cv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile('测试.jpg')

摄像头读取问题

如果遇到笔记本电脑等设备无法读取摄像头的问题，可以尝试修改摄像头的分辨率。

capture = cv2.VideoCapture(0)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 640)
capture.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 480)

代码实例

以下是使用Python和OpenCV打开摄像头并进行人脸识别的代码实例：

import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, img = capture.read()

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

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    for (x,y,w,h) in faces:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)

    cv2.imshow('video',img)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

结论

本文介绍了Python和OpenCV的安装以及常见的问题和解决方案，并提供了相应的代码实例。通过学习本文，相信读者已经掌握了基本的Python和OpenCV的应用技能，遇到问题时也能够应对自如。