python调用opencv_Python使用opencv

Python配置opencv

原理

Python调用opencv的原理是:opencv编译出共享库文件,python把这个共享库文件作为一个模块加载并使用。

通俗点就是,编译opencv的时候开启python接口选项,编译好了会产生cv2.so(linux下)或者cv2.pyd(windows下)这个共享库文件,python代码中import这个cv2就可以用了。为了能正确import它,往往需要把cv2.so放在python找包能找到的路径下,或者修改PYTHONPATH环境变量让它包含cv2.so所在路径。此外,python的opencv接口中,图像使用numpy数组表示的,所以往往还需要安装numpy、scipy、matplotlib这几个包。

安装

包括python和cv2.so/cv2.pyd两方便的安装

python

windows

windows下请用anaconda,包含了numpy等各种常见python包,非常好用。

你当然可以不用anaconda,这看起来很纯粹,然而坑不少。numpy等包通过pip下载安装的话需要额外的编译器(天知道为啥它是用vs2008编译的,现在都2017了喂!)

然后pip install numpy和scipy,以及matplotlib即可。

linux

linux下我也试着用过anaconda,但是觉得不合适的地方在于,平时各种开源软件在配置PYTHONPATH等变量的时候,会比较晕,还是用apt-get装的python更熟悉更容易掌控些。而且python包的编译不会像windows那么麻烦,直接pip就可以了。

sudo pip install numpy scipy matplotlib

cv2.so/cv2.pyd

windows

如果只是很简单的使用一下opencv中最常见的功能,那么不用自己编译!去官网下载windows版opencv,自带编译好的库文件和可执行文件,找到cv2.pyd,放到site-packages路径下就可以了

如果使用了有专利保护的或者其他一些第三方功能,那么很可能需要把opencv和opencv_contrib两个项目一起编译。这样产生的cv2.pyd才是可用的。

记得把cv2.pyd放到路径中。

linux

包管理工具默认是提供opencv的库文件的。比如apt或者yum、dnf去下载即可。

同样,如果是复杂功能、有专利保护功能,就需要手动编译。然后cv2.so放到路径中。

懒人方式

在需要用cv2模块的代码目录中,把cv2.so拷贝过去。因为import包的时候会在当前路径下找包的!

以下是原文

python调用opencv,是让python调用opencv的DLL文件cv2.pyd。不过直接从官网下载的opencv3.0rc1压缩包中python的cv2.pyd文件,使用起来还是有问题,SIFT,SURF等函数不能使用。

然后用pip安装这个opencv的wheel包。

opencv版本的选取

2015年7月10日 10:34:11

现在opencv3.0rc1已经出来了,3.0代码中的python例程,要用3.0压缩包中带的cv2.pyd

而前面提到的SIFT、SURF函数无法调用,采用“安装一个非官方的wheel”包,目前下载到的是opencv-2.4.11版本的,装好它之后,opencv-3.0rc1里面的python例程中,houghcircles.py等代码跑不起来。毕竟版本不一样,有区别。

而我同时希望在eclipse+pydev的环境下写写SIFT、SURF的调用代码,这就需要继续配置:配置系统变量PYTHONPATH,它指明了命令行下python调用的DLL路径。比如我的:

%Python%\Lib;%Python%\DLLs;%Python%\Lib\lib-tk;%Python%\my_dlls;

其中,my_dlls是我新建的目录,把opencv-3.0rc1提供的cv2.pyd放到此目录下。

这样,双击opencv-3.0rc1中的python代码,就能运行了。

而在eclipse中,对python interpreter的autoconfig,默认情况下不会添加my_dlls目录,就可以放心使用SIFT、SURF了。当然如果这时候需要在eclipse中运行opencv-3.0rc1的python例程代码,就需要添加my_dlls路径;在终端下运行调用SIFT、SURF函数的代码,就需要把PYTHONPATH中的my_dlls目录去除。没办法,python+opencv还不够成熟,只好用这种土鳖方法了。

你可能感兴趣的:(python调用opencv)