OpenCV自学笔记1：Pycharm + OpenCV3 + Python3 配置记录

Pycharm + OpenCV3 + Python3 配置记录

引言：

OpenCV + Python是开发计算机视觉的利器，由于项目的需要，最近在Windows系统上配置了OpenCV + Python，同时使用Pycharm作为开发工具，现记录如下。

Step1.
下载并安装anaconda3

Step2.
安装Pycharm

Step3.
根据自己的电脑版本下载opencv_python包
这里面我下载的是opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl

下载以后，使用pip install命令安装。

安装过程为：

首先以管理员身份运行cmd，然后进入opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl（以下简称.whl）所在的目录，在我这里.whl被下载到了桌面，所以使用cd命令进入桌面。然后执行pip install 命令，如下图：

有资料说需要将opencv_python-3.2.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl中的cp35m替换为none
否则会报如下的错误：.whl is not supported wheel on this platform
我在安装的过程中，没替换也能正常安装

Step4.
测试。在命令行中进入python，输入import cv2 如果不报错，说明安装成功

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接下来是我们的第一个程序，读取图片并显示

1. 打开Pycharm，新建一个Project，这里取名为：OpenCVTest

2. 然后新建一个python文件，取名为：readImage.py

3. 在readImage.py中键入如下代码

4. 点击Run，运行程序

# -*- coding:utf-8 -*-

import cv2

"""
功能：读取一张图片，并显示出来
"""
image = cv2.imread('images/test.jpg') # 根据路径读取一张图片
cv2.namedWindow("Image") # 初始化一个名为Image的窗口
cv2.imshow("Image", image) # 显示图片
cv2.waitKey(0) # 等待键盘触发事件，释放窗口

注意图片的路径，在这里，我在readImage.py的同级目录中新建了一个images的目录，并在目录下放入一张test.jpg

程序运行的效果图如下：

接下来的博文将介绍如何使用OpenCV和Python实现基础的图像处理。