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。

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目录

1. 引言
2. 环境准备
   1. 系统需求
   2. 安装依赖
3. OpenCV安装
   1. Python 环境安装
   2. C++ 环境安装（源码编译）
4. OpenCV 配置
   1. Python 配置
   2. C++ 配置（CMake、IDE）
5. 基本语法
   1. 包含头文件与命名空间
   2. Mat 类详解
   3. 读取与显示图像
   4. 视频读写
6. 常用方法详解
   1. 色彩空间转换
   2. 图像阈值处理
   3. 滤波与平滑
   4. 边缘检测
   5. 形态学操作
   6. 轮廓检测
   7. 几何变换
   8. 绘制函数
7. 进阶技巧
   1. ROI 与模板匹配
   2. 特征检测（ORB/SIFT/SURF）
   3. 摄像头标定与透视变换
8. 常见问题与解决方案
9. 总结与建议

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作者简介

猫头虎是谁？

大家好，我是 猫头虎，AI全栈工程师，某科技公司CEO，猫头虎技术团队创始人，也被大家称为虎哥。我目前是COC北京城市开发者社区主理人、COC西安城市开发者社区主理人，以及云原生开发者社区主理人，在多个技术领域如云原生、前端、后端、运维和AI都有超多内容更新。

感谢全网三十多万粉丝的持续支持，我希望通过我的分享，帮助大家更好地掌握和使用各种技术产品，提升开发效率与体验。

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作者名片 ✍️

• 博主：猫头虎
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• 作者微信号：Libin9iOak
• 作者公众号：猫头虎技术团队
• 更新日期：2025年04月22日
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正文

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：

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）：

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：

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：

import cv2
print(cv2.__version__)

C++ 环境安装（源码编译）

1. 克隆源码

   git clone https://github.com/opencv/opencv.git
   git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git
   

2. 创建构建目录

   cd opencv
   mkdir build && cd build
   

3. 使用 CMake 配置

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

4. 编译与安装

   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
   

5. 验证

   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：

  import cv2
  import numpy as np
  

C++ 配置（CMake、IDE）

在 CMakeLists.txt 中添加：

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++

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

• Python

  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。

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

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

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

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

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:breakout.write(frame)cv2.imshow('frame', frame)if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):breakcap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

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常用方法详解

色彩空间转换

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

图像阈值处理

_, 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

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

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

形态学操作

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

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

几何变换

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

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

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

• 模板匹配：matchTemplate + minMaxLoc

特征检测（ORB/SIFT/SURF）

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”！

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