一、硬件要求
OpenCV 是一个跨平台的计算机视觉库，对硬件的要求并不严格，但为了更好的性能和体验，建议满足以下配置：
- 操作系统：Windows 10 或更高版本，Ubuntu 16.04 或更高版本
- 处理器：Intel Core i5 或更高
- 内存：至少 8GB RAM
- 硬盘空间：安装 OpenCV 及相关软件至少需要几GB空间
- 显卡（可选，用于加速处理）：NVIDIA 或 AMD GPU，并安装相应的驱动程序
二、安装
Python 环境安装，建议选择 Python 3.7及以上版本。通过pip安装 OpenCV 是最简便的方法。pip 是Python的包管理工具，用于安装和管理 Python 包。
# 使用清华大学的镜像源以加速下载，如果您不需要contrib模块，可以只安装 opencv-python-headless
pip install opencv-python-headless --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install opencv-contrib-python-headless --user -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
验证是否安装成功，下是一个简单的示例，展示如何使用OpenCV读取并显示图片：
import cv2
img = cv2.imread('图片路径') # 读取图片
cv2.imshow('Image', img) # 显示图片
cv2.waitKey(0) # 等待按键操作，0表示无限等待
cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口
注意：OpenCV默认以BGR格式读取图片，而不是RGB。
三、功能介绍
OpenCV提供了丰富的功能，包括但不限于：
- 图像读取与显示：使用imread和imshow函数。
- 色彩空间转换：使用cvtColor函数。
- 图像平滑：如高斯模糊GaussianBlur。
- 边缘检测：如Canny边缘检测器。
- 目标检测：如使用Haar特征分类器进行人脸检测。
- 特征提取和匹配：如SIFT、SURF、ORB等。
- 图像变换：如仿射变换、透视变换。
- 形态学操作：如腐蚀、膨胀、开运算、闭运算。
- 视频处理：从文件或摄像头读取视频，进行实时处理。
总结
通过本教程，您应该能够完成OpenCV的安装，并了解如何使用OpenCV进行基本的图像处理操作。OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库，掌握其基础操作将为您在图像处理、计算机视觉和机器学习领域的学习打下坚实基础。祝您学习愉快！
OpenCV官方文档：https://docs.opencv.org/4.x/