简介与安装（了解安装OpenCV-Python）
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
本教程翻译自OpenCV官方英文教程，我按照使用度和难易度翻译，重新编写了大量原创内容，将不常用和较难的部分写成番外篇，浅显易懂，很easy的辣。每节的源码、图片和练习题答案均可在引用处找到噢(⊙o⊙)
Python照样快！
众所周知，虽然 Python 语法简洁，编写高效，但相比 C/C++ 运行慢很多。然而 Python 还有个重要的特性：它是一门胶水语言！Python 可以很容易地扩展 C/C++。OpenCV-Python 就是用 Python 包装了 C++ 的实现，背后实际就是 C++ 的代码在跑，所以代码的运行速度跟原生 C/C++ 速度一样快。
我举两个简单的例子就一目了然了：一个是读入图片，另一个是调整图片的对比度和亮度：
可以看到某些情况下 Python 的运行速度甚至好于 C++，代码行数也直接少一半多！另外，图像是矩阵数据，OpenCV-Python 原生支持 Numpy，相当于 Python 中的 Matlab，为矩阵运算、科学计算提供了极大的便利性。
人工智能浪潮
近些年，人工智能相关技术的快速发展大家有目共睹，不必多说。在编程语言方面，更多人希望的是具备高效开发效率、跨平台、高度扩展性的语言，尤其是一些 AI 巨头优先推出支持 Python 语言的深度学习框架，如 Facebook 的 PyTorch、Google 的 Tensorflow 等，可以说 Python 是名副其实的“网红语言”了。
从 TIOBE 编程语言排行榜也可以看到，Python 发展迅猛，已经逼近 C++ 的份额。这个排行榜每月更新，我就不截图了，编写时 TOP5：Java/C/C++/Python/C#。
人生苦短，我用Python
- 如果你搞科研用，果断放弃C++（Matlab？出门左拐）
- 如果你是快速原型开发，验证方案，果断放弃C++
- 如果你懒的配置OpenCV环境，果断放弃C++
- 如果你的程序是在支持Python的较高硬件环境下运行，果断放弃C++
- 如果你担心Python写不了界面，那是你的问题o_o ….
- 除非你的程序是MFC或已经用C++编写其他模块或是嵌入式设备，那就用C++吧
“人生苦短，我用Python！！！”
安装
本教程编写时使用的软件版本是：OpenCV 3.x，Python 3.x。
要安装OpenCV，只需cmd下的一条指令：
pip install opencv-pythonpip 是 Python 的包管理器，如果你还没安装 Python，强烈推荐安装 Anaconda，它包含了大量的科学计算包，不用后期一个个安装。即使你已经装了 Python 也没有影响，Anaconda 相当于虚拟环境，互不干扰。
安装步骤
进入 Anaconda官网，下载最新版本的安装文件，速度比较慢的话，可以去清华开源镜像站。
- Windows 版下载的是 exe 文件，双击可以直接安装，安装时记得勾选 Add Anaconda to my PATH environment variable，添加到环境变量中。
- Linux 版下载的是 sh 文件，下载完成后，终端切换到下载目录，执行bash Anaconda3-xx.sh，Linux版也会提示添加环境变量，记得输yes就行。
安装测试
Python 安装好之后，可以在 cmd 中输入 python --version 来查看 Python 的版本信息。对于OpenCV，打开 Python 的开发环境，输入 import cv2，运行没有报错说明一切正常。要查看OpenCV 的版本，可以：
print(cv2.__version__) # '3.4.1'Python 开发环境我用的是 Visual Studio Code，也可以用 PyCharm/Atom/Jupyter Notebook(Anaconda自带)，或者直接在命令行里敲，自己习惯就行。
常见问题
- pip 识别不了：环境变量中没有pip的目录，找到pip目录，添加到用户（或系统）变量的path中。
- 下载速度很慢：可到此处下载离线版。下载完成后，cmd切换到下载目录，输入 pip install 文件名 安装。
学习软件
为了便于学习OpenCV，我写了一个教学款软件 LearnOpenCVEdu，目前只开发了一部分功能，有兴趣的童鞋可以支持一下噢?
引用
网络资料
- OpenCV Docs官方文档
- OpenCV 官方Github
- 官方英文教程：OpenCV-Python Tutorials
- LearnOpenCV、LearnOpenCV Github
- Numpy Quickstart Tutorial
- OpenCV 中文教程