在本教程中，我们正在了解OpenCV和OpenCV如何安装在Windows/Linux系统中的内容。

介绍

你见过Facebook的自动标签函数吗？
每当我们在Facebook上添加图像时，它会因此标记在图像中存在的人。
曾经考虑过这种情况。
它发生在计算机愿景的结果。
OpenCV是一个用于识别面部并区分它们的库。
Facebook的自动标记函数是使用面部识别算法的众多示例之一。
另一个例子是我们的手机中的面部解锁特征。
此函数采用计算机愿景来挑选并通过分析脸部的独特函数来挑选和确认人类。

计算机视觉

计算机愿景是一种领域，包括用于采购，准备，分析和了解图像并在图片中查找隐藏数据的技术。
它通过以最简单的术语以电子方式感知和了解图像来复制人类视力的能力，计算机愿景是"教学机器如何看待"的学科。

这是一个人工智能领域，培训计算机破译和理解视觉世界。
利用来自摄像机和录音和深度学习模型的图片，机器可以精确地识别和表征物体 - 之后，回应他们"看到"的内容。

电脑视觉如何工作？
计算机视觉在三个基本步骤中工作：

1)获取图像

图片，甚至是巨大的套装，可以通过视频，照片或者3D技术进行逐步采购。

2)处理图像

深度学习模型自动化许多这个过程，然而，模型经常通过首先进入数百种分类或者预识别的图片来运行。

3)了解图像

最终步骤是解释步骤，其中识别或者分类对象。

应用程序

1)运动 - 鹰眼

Hawk-Eye是一台计算机机，用于几个运动，与板球，网球等一起用于直观地观察球的轨迹，并显示其统计上最可能的方向作为变速图像的轮廓。

2)智能汽车

独立车辆的计算机愿景可以促使切割边缘和下一代车辆的规划和改进，在守护旅行者时可以征服骑行的局限性。
这种汽车可以将乘客交付给他们的目的地擦掉人的调解。

OpenCV. OpenCV是计算机视觉，AI和图像处理的巨大开源库，现在它在当今系统中非常重要的实时操作中发挥着主要位置。

通过使用它，我们将能够处理图像和运动图片来感知人类的对象，面孔甚至手写。
当它包含在各种库中，与Numpy一起，Python能够处理OpenCV阵列结构进行分析。
要识别图像模式及其各种函数，我们使用传染媒介空间并对这些函数进行数学操作。

第一个OpenCV版本为1.0。
OpenCV在BSD许可证下方推出，随后，它是免费的教育和工业用途。
它具有C++，C，Python和Java接口，并支持Windows，Linux，Mac OS，iOS和Android。
当OpenCV被设计时，主要重点是计算效率的实时应用。
一切都是用优化的C/C++编写的，以利用多核处理。

要安装OpenCV，必须具有Python和PIP，预装在其系统上。
要检查系统是否已包含Python，请浏览以下说明：

Windows和Linux上的INSALL OPENCV

如果使用Windows然后打开命令行(在运行对话框中搜索cmd(Windows符号+ r)。
或者在Ubuntu中的打开终端使用打开Ctrl + Alt + T现在运行以下命令：

Python --version

如果已安装Python，它将显示一个带有Python版本的消息。 PIP是Python的标准包管理器。
我们可以使用PIP安装Python标准库中不可用的另外包。
PIP预先安装在Python版本3.4或者旧时。
要检查系统是否已安装pip，请转到命令行并执行以下命令：

pip --version

下载和安装OpenCV：

要安装OpenCV，请转到命令行并键入以下命令：

pip install opencv-python #for python2
pip3 install opencv-python #for python3

要检查是否已正确安装OpenCV，只需运行以下命令即可执行版本检查：

· python
· >>>import cv2
· >>>print(cv2.__version__)

如果我们在该案例中使用anaconda：打开anaconda命令提示符并在下面的命令中键入。

conda install –c menpo opencv3