OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口，它拥有OpenCV C++ API的功能，同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用。但值得注意的是在Python3（目前使用的是Python3.7）里对OpenCV-Python接口的中文支持并不是很友好。
安装：
sudo pip3 install opencv-python
直方图模块安装：
pip3 install matplotlib
简单的读取一张图片：
import cv2 #导入opencv库 #读取一张图片，地址不能带中文
imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg") #创建一个窗口，中文显示会出乱码
cv2.namedWindow("东小东标题") #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
cv2.waitKey(0) #销毁窗口，退出程序
cv2.destroyAllWindows()
其它属性详细介绍：
import cv2 #导入opencv库
import numpy as np #.........................................................................
#读取一张图片，地址不能带中文
'''
第二个参数，取值可为：
cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道
cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片
cv2.IMREAD_UNCHANGED：读入完整图片，包括alpha通道(png有，jpg无）
'''
#imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg")
imgviewx=cv2.imread("imgx/DONG.jpg",cv2.IMREAD_COLOR) #.........................................................................
#获取图片信息
#一个像素有三个通道，BGR
print(imgviewx.shape)#输出：(1080, 1920, 3) 高像素，宽像素，通道数
print(imgviewx.size)# 120000 总通道数=高* 宽* 通道数
print(imgviewx.dtype)# uint8 3个通道每个通道占的位数（8位，一个字节）
#print(imgviewx) #输出效果视乎与下条相同
#print(np.array(imgviewx)) #输出每个像素点的参数（ B , G , R )
#获取图片 B G R 各均值， #(204.46305102040816, 208.50832244897958, 217.29540408163263, 0.0) ，红色部分最多
print(cv2.mean(imgviewx))
#获取方差,也会打印均值，可用均值方差都为零判断图片无效
#print(cv2.meanStdDev(imgviewx)) #.........................................................................
#图片处理
#备份图片
imgviewx1=imgviewx.copy() #均值模糊,主要用于去除图片噪点
#读取图片并实现图片的模糊效果，参数：（读取图片，（X轴方向模糊，Y轴方向模糊））
#imgviewx=cv2.blur(imgviewx,(5,5)) #中值模糊，主要用于去除椒盐（烧烤配料）噪点
#参数：（图片信息，模糊值）
#imgviewx=cv2.medianBlur(imgviewx,9) #普通高斯模糊
#参数：（图片信息，参数1，参数2）参数1和参数2只能设置一个
#imgviewx=cv2.GaussianBlur(imgviewx,(0,0),1) #保留边缘（像素差），高斯模糊
#参数（图片信息，0，要用怎样的方式（越大则越细），空间复杂度（越大越复杂））
imgviewx=cv2.bilateralFilter(imgviewx,0,50,6) #美颜,美白效果valuex值越大越白
#valuex=50;
#imgviewx=cv2.bilateralFilter(cv2.imread("imgx/zcy.jpg"),valuex,valuex * 2,valuex / 2) #对比度和亮度调整
#duix=0.5 #对比度
#lightx=0 #亮度
#imgviewx=cv2.addWeighted(imgviewx,duix,np.zeros(imgviewx.shape,imgviewx.dtype),1-duix,lightx) #显示文字
# 参数：图像，文字内容， 坐标( x , y ) ，字体，大小，颜色( B , G ,R )，字体厚度
#颜色值为0-255
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 定义字体
imgviewx = cv2.putText(imgviewx,"DONG XIAO DONG",(10, 50), font, 1.2, (0, 0, 255), 5) #像素取反
#imgviewx=cv2.bitwise_not(imgviewx) #遍历图片，效率低,不推荐使用
def xgtp():
global imgviewx
gx,kx,tx=imgviewx.shape#得到像素高度，像素宽度，通道数 for g in range(0,gx):
for k in range(0,kx): #这里得到的是每个像素点，每个点由RGB三色构成
if(k>0 and k<100):
imgviewx[g,k,0]=0 # B
imgviewx[g,k,1]=255 # G
imgviewx[g,k,2]=255 # R
else:
imgviewx[g, k, 0] = imgviewx[g, k, 0] #获取到原来的值
imgviewx[g, k, 1] = imgviewx[g, k, 1]
imgviewx[g, k, 2] = imgviewx[g, k, 2] #创建一个图形，使用np,所以效率高
def cjtx():
# 初始化像素点值全为0 （rgb都为零，所以是黑色）
#参数：（[高，宽，通道数],每个通道占的位数（一个字节））
imgx=np.zeros([400,600,3],np.uint8) #初始化像素点值为全为1
#imgx[110:130,50:70,2]表示一个范围：[高度起始点：高度结束点，宽度起始点：宽度结束点，哪个通道]，起始点均以左上角
#imgx[:,:,0]=np.ones([400,600],np.uint8)*255 #最终结果为第一个通道（B)全为255，所以是蓝色
imgx[110:130,50:70,1]=np.ones([20,20],np.uint8)*255
cv2.imshow("第二个图形窗口",imgx) #图片区域处理
def pictureArea():
global imgviewx
#得到截图
areax=imgviewx[110:529,778:1200]
#将图片由RGB（3通道）转换为灰度（2通道）
areax=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#将图片有2通道还原成3通道，但色彩不能还原
areax2=cv2.cvtColor(areax,cv2.COLOR_GRAY2RGB)
#处理后的区域写到原图上
imgviewx[110:529, 778:1200]=areax2
#显示截图
cv2.imshow("area",areax) #泛洪填充，相似像素填充
def fill_color():
global imgviewx
h,w,t=imgviewx.shape
#必要参数
maskx=np.zeros([h+2,w+2],np.uint8)
#参数接收：（图片信息，必要参数，参考点位置坐标，填充的颜色，查找范围：最低像素（参考减所写），查找范围：最高像素（参考加所写），全部填充）
cv2.floodFill(imgviewx,maskx,(100,100),(0,255,0),(100,100,100),(50,50,50),cv2.FLOODFILL_FIXED_RANGE) #通道分离与合并
def tongdao():
global imgviewx
b,g,r=cv2.split(imgviewx)#通道分离
cv2.imshow("bb",b)#通道图单独显示
cv2.imshow("gg",g)
cv2.imshow("rr",r) imgviewx[:,:,1]=135 #改变单个通道（0,1,2 => B,G,R)
cv2.imshow("chang red ",imgviewx) imgviewx=cv2.merge([b,g,r])#合并通道 #像素运算
def pixel_operation():
#读入两张大小和通道相同的图片
img1=cv2.imread("imgx/img1.jpg")
img2=cv2.imread("imgx/img2.jpg")
print(img1.shape, "=====", img2.shape)
# 创建一个大小可调整的窗口
cv2.namedWindow("operation", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow("img111", img1)
cv2.imshow("img222",img2)
#处理图片
#像素点相加，如0（黑色），255（白色），0+255=255（白色），超过255还是白色
#imgoperation=cv2.add(img1,img2)
#像素相减，如0（黑色），255(白色），0-255=-255=0（黑色）
#imgoperation=cv2.subtract(img1,img2)
#像素相乘，255(白色），0/255=0（黑色）
#imgoperation=cv2.divide(img1,img2)
#像素相乘，255(白色），0*255=0（黑色）
#imgoperation=cv2.multiply(img2,img1)
#像素与,二进制与，如0与255为00000000&11111111=00000000
imgoperation=cv2.bitwise_and(img1,img2)
#像素或
imgoperation=cv2.bitwise_or(img1,img2) #显示处理后的图片
cv2.imshow("operation", imgoperation) #.......................................................................
#视频处理，视频无声音
def vediox():
ved=cv2.VideoCapture("imgx/vv.mp4")#打开视频
while True:
ret,tux=ved.read()
if ret== False:#判断视频是否播放完毕
break
else:
cv2.imshow("wideo1111",tux)#每帧显示
hsv=cv2.cvtColor(tux,cv2.COLOR_BGR2HSV)#转换成HSV图片格式，对颜色敏感
lowx=np.array([37,43,46])#表格在后面给出
uppx=np.array([77,255,255])
# 播放此输出的目标是白色
tux2=cv2.inRange(hsv,lowx,uppx)#利用低指和高指匹配延时，所匹配的是绿色
#播放此输出的目标是原色
tux3 = cv2.bitwise_and(tux,tux, mask=tux2) cv2.imshow("video222",tux3) if 27==cv2.waitKey(20):#按键退出播放
break #.........................................................................
#创建一个窗口，中文显示会出乱码，第一个参数为窗口唯一标识字符串
#窗口大小可调整，默认参数为c v2.WINDOW_AUTOSIZE 根据图像大小自动创建大小
#可建多个
cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL) #.........................................................................
#创建鼠标点击事件回调函数,（事件，x轴位置，y轴位置，标记，属性）
def drawxxx(event,x,y,flags,param):
if event==cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
print("鼠标按下",x,y)
#elif event==cv2.EVENT_MOUSEMOVE:
# print("鼠标滑动")
elif event==cv2.EVENT_LBUTTONUP:
print("鼠标抬起") #注册鼠标监听事件(窗口，回调函数）
cv2.setMouseCallback("东小东标题",drawxxx) #.........................................................................
t1=cv2.getTickCount()#利用cpu时间......
#xgtp()#调用图片像素遍历函数
#cjtx()#调用创建图形函数
#vediox()#调用视频处理函数
#tongdao()#通道处理
#pixel_operation()#像素点的加减乘除等处理
#pictureArea()#图片区域处理
#fill_color()#泛洪填充，相似像素填充
t2=cv2.getTickCount()
timesx=(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()
print("花费时间：%s 毫秒"%(timesx*1000)) #显示图片，参数：（窗口唯一标识字符串，imread读入的图像）
#可以不基于窗口，可建多个
cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) #.........................................................................
#将图片保存，写入到文件
cv2.imwrite("2.jpg",imgviewx) #.........................................................................
#窗口退出
#窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
#等待时间到则返回-1，如有键盘按键按下则返回按键的ASCII码
#可使用print(cv2.waitKey(0))获取该按键值
keyx=cv2.waitKey(0)
print(keyx)
if keyx==27:
print("你按下了键盘的：ESC键") #.........................................................................
#销毁窗口，退出程序
cv2.destroyAllWindows()
模拟实现一个简单的拍照程序：
import cv2 #导入opencv库
import numpy as np #调用摄像头
def videox():
vix=cv2.VideoCapture(0) #打开摄像头
while True:
ret,tu=vix.read() # ret为返回值，tu为当前帧
tu1=cv2.flip(tu,1) #图像反转，1为左右对换，-1为上下对换
cv2.imshow("东小东标题",tu1) #显示图片在窗口上
if 65==cv2.waitKey(10): #等待大写 A 键盘按键按下
cv2.imwrite("DONG.jpg",tu1)#保存停止帧图片
break cv2.namedWindow("东小东标题")#创建一个窗口，中文显示会出乱码问题 videox() #调用摄像头函数 print(cv2.waitKey(0))#等待任意键按下，并输出该按键的值 cv2.destroyAllWindows()#销毁窗口
直方图基本：
import cv2 #导入opencv库
import numpy
#直方图均衡化，对比度改变
def equalization_rgb(imgtu):
#只能使用灰度图片
imgx=cv2.cvtColor(imgtu,cv2.COLOR_RGB2GRAY)#转换为灰度 #默认参数，自接使用
#imgtu=cv2.equalizeHist(imgx)#均衡化 #可修改参数clipLimit的值得到不一样效果
chanlx=cv2.createCLAHE(clipLimit=30.0,tileGridSize=(8,8))
imgtu=chanlx.apply(imgx) cv2.imshow("equalization",imgtu)#显示 #直方图比较，图片相似度比较，遍历像素点，速度慢慢
def create_compara(imgtu):
h,w,t=imgtu.shape
rgbx=numpy.zeros([16*16*16,1],numpy.float32)
bsize=256/16
for row in range(h):
for col in range(w):
b=imgtu[row,col,0]
g=imgtu[row,col,1]
r=imgtu[row,col,2]
index=numpy.int(b/bsize)*16*16+numpy.int(g/bsize)*16+numpy.int(r/bsize)
rgbx[numpy.int(index),0]=rgbx[numpy.int(index),0]+1
return rgbx def compare_ing():
img1=cv2.imread("imgx/xxG.png")
img2=cv2.imread("imgx/xxR.png")
hist1=create_compara(img1)
hist2=create_compara(img2)
cv2.imshow("img1111",img1)
cv2.imshow("img2222",img2)
va1=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_BHATTACHARYYA)
va2=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CORREL)
va3=cv2.compareHist(hist1,hist2,cv2.HISTCMP_CHISQR)
print("巴氏距离，越小越相似（0,1）：",va1)
print("相关性，越接近于1，越相似：",va2)
print("卡方，越小越相似：",va3) #读取一张图片，地址不能带中文
imgviewx=cv2.imread("imgx/zcy.jpg") #创建一个窗口，中文显示会出乱码
cv2.namedWindow("东小东标题") #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) #------------------
#equalization_rgb(imgviewx)#直方图均衡化，提高对比度
compare_ing()#直方图比较，图片相似度 #------------------- #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
cv2.waitKey(0) #销毁窗口，退出程序
cv2.destroyAllWindows()
模板匹配：
import cv2 #导入opencv库 #参数：（要寻找的目标，原图片）
def templatex(img_target,img_root): #模板匹配方法
#toolx=cv2.TM_SQDIFF_NORMED
toolx=cv2.TM_CCORR_NORMED
#toolx=cv2.TM_CCOEFF_NORMED h,w=img_target.shape[:2]#获取目标图像的高和宽
#操作匹配
result=cv2.matchTemplate(img_root,img_target,toolx)
#得到区域
min_x,max_x,min_y,max_y=cv2.minMaxLoc(result) #获取起始点坐标
if toolx==cv2.TM_SQDIFF_NORMED:
tl=min_y
else:
tl=max_y
#获取结束点坐标，其中tl[0]表示起始点x轴值，tl[1]表示y
br=(tl[0]+w,tl[1]+h)
#创建一个矩形框，参数（要写到的图片，起始点坐标，结束点坐标，颜色值，厚度）
cv2.rectangle(img_root,tl,br,(0,0,255),5)
#显示图片
cv2.imshow("img_rootxx",img_root) #读取一张图片，地址不能带中文
imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg") #创建一个窗口，中文显示会出乱码
cv2.namedWindow("东小东标题",cv2.WINDOW_NORMAL) #获取原图片截图
areax = imgviewx[110:529, 778:1200]
cv2.imshow("jjjttt",areax) templatex(areax,imgviewx) #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
cv2.waitKey(0) #销毁窗口，退出程序
cv2.destroyAllWindows()
二值化，黑白图片：
import cv2 #导入opencv库 #读取一张图片，地址不能带中文
imgviewx=cv2.imread("imgx/wa.jpg") #创建一个窗口，中文显示会出乱码
cv2.namedWindow("东小东标题") imgviewx2=imgviewx.copy()
#得到灰度图片
imgviewx2=cv2.cvtColor(imgviewx2,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#二值化图像，黑白图像，只有0和1,0为0,1为255
ret,imgviewx2=cv2.threshold(imgviewx2,0,255,cv2.THRESH_BINARY|cv2.THRESH_OTSU)
#二值化方法2
imgviewx2=cv2.adaptiveThreshold(imgviewx2,200,cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,cv2.THRESH_BINARY,25,5) #显示图片，参数：（窗口标识字符串，imread读入的图像）
cv2.imshow("img222222",imgviewx2)
cv2.imshow("东小东标题",imgviewx) #窗口等待任意键盘按键输入,0为一直等待,其他数字为毫秒数
cv2.waitKey(0) #销毁窗口，退出程序
cv2.destroyAllWindows()
附录：
HSV取值对应表：
树莓派（2018-06-27-raspbian-stretch.img）安装需要的依赖包：
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install libjasper-runtime
sudo pip3 install opencv-contrib-python
sudo apt-get install libhdf5-dev
sudo apt-get install libhdf5-serial-dev
sudo apt install libqtgui4
sudo apt install libqt4-test
sudo apt-get install libcv-dev