Python 3.5 对应 OpenCV 4.1.x Python 3.6 对应 OpenCV 4.2.x Python 3.7 对应 OpenCV 4.4.x Python 3.8 和 3.9 对应 OpenCV 4.5.x(截至目前) 选择合适的版本可以避免因不兼容而出现的各种问题。接下来,我们将通过代码示例讲解如何在Python中使用OpenCV进行基本的图像处理。
OpenCV 2.x仅与Python 2.7兼容,而OpenCV 3.x和4.x则支持Python 2.7和3.x。这意味着如果您使用的是Python 3.x,您应该选择OpenCV 3.x或4.x版本。在安装OpenCV之前,最好先确定您的Python版本。您可以在终端或命令提示符中运行以下命令来检查您的Python版本:对于Windows用户:python --version 或py --version对于...
1.使用Python检查OpenCV版本 OpenCV版本包含在cv2.__version__变量,你可以这样访问: $ python >>> import cv2 >>> cv2.__version__ '3.0.0' 1. 2. 3. 4. cv2.__version__变量是一个简单的字符串,你可以分为主要和次要版本: $ python >>> (major, minor, _) = cv2.__version__.split(".")...
1. 了解Python版本:首先,我们需要确定自己正在使用的Python版本。Python有两个主要版本,即Python 2和Python 3。这两个版本在语法和特性上存在一些差异,因此在选择和使用OpenCV版本之前,需要确保选择与Python版本兼容的OpenCV版本。 2. 获取OpenCV版本:要获取OpenCV的版本号,可以使用以下代码: “` import cv2 print(cv2...
在运行(win+R打开)使用cmd命令进入dos窗口后,使用pip install 库名,进行安装,这里的库名为opnecv-python,注意库名区分大小写 方法二:在pycharm安装 在pycharm中点击file-setting,在project中找到项目解释器,右侧包括了安装在本项目可使用的python库,点击右侧+,搜索opencv-python,勾选版本后安装 ...
Python语言有两个主要版本,即Python 2和Python 3。对于OpenCV库而言,Python 2和Python 3都是支持的。但是,从长远来看,Python 3是更好的选择,因为它是未来的发展方向。 以下是为什么Python 3更适合使用OpenCV的几个主要理由: 1. 更好的语言设计:Python 3在语言设计方面进行了一些改进,使得代码更加清晰、简洁和易读...
一、下载OpenCV模块 截止目前:现在OpenCV使用环境还是python3.8的版本所以咱们下载时记得用3.8版本的 终端下载:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python 这是国内的镜像下载能快一些; 下载成功的标志: 二、图像视频的加载和显示 ...
3 添加opencv的python库到python解释器 在添加好环境变量之后,在/build/python/cv2/目录下选择适应你系统的python版本,这里我的电脑使用的是anaconda中的python 3.7.3版本,以我电脑为例,将python-3.7文件下的.pyd文件复制到anaconda路径下C:\Anaconda\Lib\site-packages中,至此,整个cv2的配置完成。 打开cmd终端验证是...
opencv 是用于快速处理图像处理、计算机视觉问题的工具,支持多种语言进行开发如c++、python、java等。本教程所有示例基于opencv-python,使用python语言对数字图像进行处理和研究。首先我们需要安装一下环境1、 python32、 numpy3、 opencv-python 安装python3: 廖雪峰python教程有详细的说明,网址安装python安装numpy:pip in...
机器学习OpenCV(Python版本) 环境部署 pipinstallopencv-python opencv-contrib-python pytesseract 环境测试 import cv2print(cv2.__version__)src=cv2.imread("H:\LearningPython\pictures\hello.png")cv2.namedWindow("input image",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)cv2.imshow("output image",src)cv2.waitKey(0)cv2.destroy...