（转载）从0-1轻松入门 OpenCV4(一)一、环境安装二、图像&视频的加载与展示

pip/pip3 install opencv-python matplotlib numpy
如果要提高下载速度，可以自己加镜像

   
   

   
   
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import cv2 # 导入cv2包

   
   

   
   
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# namedWindow(winname, flags=None)
# 第一个参数：窗口的名称 第二个参数：窗口的属性
cv2.namedWindow('new', cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
# resizeWindow(winname, width, height)
# winnname：窗口名称 width：宽度 height：高度

   
   

   
   
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cv2.imshow(winname, mat)

   
   

   
   
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retval = cv2.waitKey(delay)

   
   

   
   
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cv2.destroyAllWindows()

   
   

   
   
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import cv2

cv2.namedWindow(‘new’, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
# 0可以自动转换，这里刚开始先写0
cv2.imshow(‘new’, 0)
key = cv2.waitKey(0)
if key == “q”:
exit()
cv2.destroyAllWindows()

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2.2 如何通过OpenCV加载显示图片

OpenCV 提供了用于读取图像的 imread() 方法，其语法格式如下：

image = cv2.imread(filename, flags)

 
 

 
 
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参数说明：

1. image：是 imread() 方法的返回值，返回的是读取到的图像。
2. filename：要读取的图像的完整文件名。例如，要读取当前项目目录下 pic 文件夹中的 IU.jpeg，filename 的值为 IU.jpeg(双引号是英文格式的)。
3. flags：读取图像颜色类型的标记。当 flags 的默认值为 1 时，表示读取的是彩色图像，此时的 flags 值可以省略；当 flags 的值为 0 时，表示读取的是灰度图像(如果读取的是彩色图像，也将转换为与彩色图像对应的灰度图像)

【案例2】读取当前目录下pic文件中的IU.jpeg图片。

import cv2  # 导包

# 1.创建窗口
cv2.namedWindow(“img”, cv2.WINDOW_NORMAL)
# 自己根据实际情况判断是否设置窗口大小(这里笔者不进行设置)
# 2.读取图片
# flags参数不写，默认以彩色图像进行显示 路径可以写绝对路径、相对路径
# flags=0 灰度图像显示
img = cv2.imread("./pic/IU.jpeg")
# print(img) 这里会输出部分像素值，后续会进行讲解！
# 3.显示窗口
cv2.imshow(“img”, img)
# 4.按q键退出
key = cv2.waitKey()
if key == “q”:
exit()
# 5.销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

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上述代码的运行结果如下图所示：

将上述代码中的 img = cv2.imread("./pic/IU.jpeg") 改为下面的代码：

img = cv2.imread("./pic/IU.jpeg", 0)

 
 

 
 
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即可得到由 IU.jpeg 转换得到的灰度图像，如下图所示：

【案例3】将上述代码进行优化。

import cv2  # 导包

cv2.namedWindow(“img”, cv2.WINDOW_NORMAL) # 1.创建窗口
img = cv2.imread("./pic/IU.jpeg", 1) # 2.读取图像
cv2.imshow(“img”, img) # 3.显示窗口
key = cv2.waitKey() # 4.按q键退出
if key & 0xFF == ord(“q”): # ord()函数取某个字符的ascii值
cv2.destroyAllWindows() # 5.销毁所有窗口

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2.3 如何通过OpenCV保存文件

OpenCV 提供了用于按照指定路径保存图像的 imwrite() 方法，其语法格式如下：

cv2.imwrite(filename, img)

 
 

 
 
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参数说明：

1. filename：保存图像时所用的完整路径。
2. img：要保存的图像

【案例4】保存图像。把当前项目下pic文件夹中的IU.jpeg 保存为IU2.png

import cv2  # 导包

cv2.namedWindow(“img”, cv2.WINDOW_NORMAL) # 1.创建窗口
img = cv2.imread("./pic/IU.jpeg", 1) # 2.读取图像
while True:
cv2.imshow(“img”, img) # 3.显示窗口
key = cv2.waitKey() # 4.按q键退出
if key & 0xFF ord(“q”): # ord()函数取某个字符的ascii值
break
elif key & 0xFF ord(“s”): # 按s键，保存
cv2.imwrite("./pic/IU2.png", img)
else:
print(key)
cv2.destroyAllWindows()

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上述代码的运行结果如下图所示：

**获取图像属性：处理图像的过程中，经常需要获取图像的大小、类型等图像属性。为此，OpenCV 提供了 shape、size 和 dtype 这3个常用属性。这3个常用属性的具体含义分别如下：

1. shape：如果是彩色图像，那么获取的是一个包含图像的水平像素、垂直像素、通道数的数组，即(垂直像素、水平像素、通道数)；如果是灰度图像，那么获取的是一个包含图像的水平像素、垂直像素的数组，即(垂直像素，水平像素)。
2. size：获取的是图像包含的像素个数，其值为 水平像素 × 垂直像素 × 通道数。(灰度图像的通道数为1)。
3. dtype：获取的是图像的数据类型。

【案例5】分别获取彩色图像和灰度图像的属性。获取当前项目下pic文件夹中的IU.jpeg的属性，再获取由IU.jpeg转换得到的灰度图像的属性。代码如下：

import cv2

image_Color = cv2.imread("./pic/IU.jpeg") # 读取IU.jpeg
print(“获取彩色图像的属性：”)
print(“shape =”, image_Color.shape) # 打印彩色图像的（垂直像素，水平像素，通道数）
print(“size =”, image_Color.size) # 打印彩色图像包含的像素个数
print(“dtype =”, image_Color.dtype) # 打印彩色图像的数据类型
image_Gray = cv2.imread("./pic/IU.jpeg", 0) # 读取与IU.jpeg（彩色图像）对应的灰度图像
print(“获取灰度图像的属性：”)
print(“shape =”, image_Gray.shape) # 打印灰度图像的（垂直像素，水平像素）
print(“size =”, image_Gray.size) # 打印灰度图像包含的像素个数
print(“dtype =”, image_Gray.dtype) # 打印灰度图像的数据类型

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上述代码的运行结果如下图所示：

说明：上图代码中 (480, 720, 3) 的含义是 IU.jpeg 的垂直像素是480，水平像素是720，通道数是3；(480, 720) 的含义是由 IU.jpeg 转换得到的灰度图像的垂直像素是480，水平像素是720，通道数是1。

2.4 如何利用OpenCV从摄像头采集视频

前提：电脑要有摄像头哟！

摄像头视频指的是从摄像头中实时读取到的视频。为了读取并显示摄像头视频，OpenCV 提供了 VideoCapture 类的相关方法，这些方法包括摄像头的初始化方法、检验摄像头初始化是否成功的方法、从摄像头中读取帧的方法、关闭摄像头的方法等。说明：视频是由大量的图像构成的，把这些图像称作帧。
2.4.1 VideoCapture 类。

VideoCapture 类提供了构造方法 VideoCapture()，用于完成摄像头的初始化工作。VideoCapture() 的语法格式如下：

capture = cv2.VideoCapture(index)

 
 

 
 
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参数说明：

1. capture：要打开的摄像头。
2. index：摄像头的设备索引。

当 index 的值为0时，表示要打开的是第1个摄像头；即表示要打开的是笔记本内置摄像头。当 index 的值为1时，表示要打开的是第2个摄像头；即表示要打开的是一个连接笔记本的外置摄像头。关键代码如下：

capture = cv2.VideoCapture(0) # 内置
capture = cv2.VideoCapture(1) # 外置

 
 

 
 
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为了检验摄像头初始化是否成功，VideoCapture 类提供了 isOpened()方法。isOpened() 方法的语法格式如下：

retval = cv2.VideoCapture.isOpened()
# 简写：retval = capture.isOpened()

 
 

 
 
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参数说明：

1. retval：isOpened() 方法的返回值。如果摄像头初始化成功，retval 的值为 True；否则，retval 的值为 False。

摄像头初始化后，就可以从摄像头中读取帧了，为此 VideoCapture 类提供了 read() 方法。read() 方法的语法格式如下：

retval, image = cv2.VideoCapture.read() 
# 可以简写为retval, image = capture.read()

 
 

 
 
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参数说明：

1. retval：是否读取到帧。如果读取到帧，retval 的值为 True；否则，retval 的值为 False。
2. image：读取到的帧。因为帧指的是构成视频的图像，所以可以把 读取到的帧 理解为 读取到的图像。

OpenCV 在官网中特别强调，在不需要摄像头时，要关闭摄像头。为此，VideoCapture 类提供了 release() 方法。release() 方法的语法格式如下：

cv2.VideoCapture.release() 
# 可以简写为capture.release()

 
 

 
 
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【案例6】读取并显示摄像头视频。

import cv2  # 导包

# 1.创建窗口并设置窗口大小
cv2.namedWindow(“video”, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(“video”, 640, 480)
# 2.实例化VideoCapture类 获取摄像头
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 3.读取视频并显示窗口
while capture.isOpened(): # # 笔记本内置摄像头被打开后
retval, img = capture.read() # 读取视频帧
cv2.imshow(“cv2”, img) # 窗口中显示视频帧
key = cv2.waitKey(1) # 等待用户按下键盘按键的时间为1ms
if key & 0xFF == ord(“q”): # 等待键盘事件如果为q，则退出
break

capture.release() # 释放摄像头资源
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口

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2.5 如何利用OpenCV从多媒体文件中读取视频帧

OpenCV 从多媒体文件中读取视频帧，只需要在 ##2.4 的基础上更改传入的参数即可，其语法格式如下：

video = cv2.VideoCapture(filename)

 
 

 
 
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参数说明：

1. video：要打开的视频。
2. filename：打开视频的文件名。

【案例7】读取并显示视频文件。读取当前项目路径下video文件夹中名为 dance.mp4 的视频文件。代码如下：

import cv2  # 导包

# 1.创建窗口并设置窗口大小
cv2.namedWindow(“video”, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(“video”, 640, 480)
# 2.实例化VideoCapture类 打开多媒体文件
video = cv2.VideoCapture("./video/dance.mp4")
# 3.读取视频并显示窗口
while video.isOpened(): # 视频文件被打开后
retval, img = video.read() # 读取视频帧
cv2.imshow(“video”, img) # 窗口中显示读取到的视频文件
key = cv2.waitKey(22) # 等待用户按下键盘按键的时间为22ms
if key & 0xFF == ord(“q”): # 等待键盘事件如果为q，则退出
break
video.release() # 释放摄像头资源
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口

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【案例8】将视频文件由彩色视频转换为灰度视频。先将当前项目路径下video文件夹中名为 guitar.mp4 的视频文件由彩色视频转换为灰度视频，再显示转换后的灰度图像，代码如下：

import cv2  # 导包

# 1.创建窗口并设置窗口大小
cv2.namedWindow(“video”, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(“video”, 640, 480)
# 2.实例化VideoCapture类 打开多媒体文件
video = cv2.VideoCapture("./video/guitar.mp4")
# 3.读取视频并显示窗口
while video.isOpened(): # 视频文件被打开后
retval, img = video.read() # 读取视频帧
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 由彩色视频转换为灰度图像
cv2.imshow(“video”, img_gray) # 窗口中显示读取到的视频文件
key = cv2.waitKey(22) # 等待用户按下键盘按键的时间为22ms
if key & 0xFF == ord(“q”): # 等待键盘事件如果为q，则退出
break
video.release() # 释放摄像头资源
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口

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上述代码的运行结果如下图所示：

【案例9】视频的暂停播放和继续播放。读取并显示当前项目路径下 video 文件中名为 dance.mp4 的视频文件。在播放视频文件的过程中，当按下空格键时，暂停播放视频；当再次按下空格键时，继续播放视频；当按下 q 键时，关闭视频文件并销毁显示视频文件的窗口。代码如下：

import cv2  # 导包

# 1.创建窗口并设置窗口大小
cv2.namedWindow(“video”, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(“video”, 640, 480)
# 2.实例化VideoCapture类 打开多媒体文件
video = cv2.VideoCapture("./video/dance.mp4")
# 3.读取视频并显示窗口
while video.isOpened(): # 视频文件被打开后
retval, img = video.read() # 读取视频帧
cv2.imshow(“video”, img) # 窗口中显示读取到的视频文件
key = cv2.waitKey(22) # 等待用户按下键盘按键的时间为22ms
if key & 0xFF ord(“q”): # 等待键盘事件如果为q，则退出
break
elif key & 0xFF ord(" "):
key = cv2.waitKey(0) # 无限等待用户按下键盘按键的时间，实现暂停效果
continue
video.release() # 释放摄像头资源
cv2.destroyAllWindows() # 销毁所有窗口

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在实际开发中，有时需要获取视频文件的属性。为此，VideoCapture 类提供了 get() 方法。get() 方法的语法格式如下：

retval = cv2.VideoCapture.get(propId)

 
 

 
 
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参数说明：

1. retval：获取到与 propId 对应的属性值。
2. propId：视频文件的属性值。
3. VideoCapture 类提供视频文件的属性值及其含义如下表所示：

说明：

1. 视频是由大量的、连续的图像构成的，把其中的每一幅图像称作一帧。
2. 帧数指的是视频文件中含有的图像总数，帧数越多，视频播放时越流畅。
3. 在播放视频的过程中，把每秒显示图像的数量称作帧速率（FPS，单位：帧/s）。
4. 帧宽度指的是图像在水平方向上含有的像素总数。
5. 帧高度指的是图像在垂直方向上含有的像素总数。

【案例10】获取并输出视频文件的指定属性值。先获取 dance.mp4 的帧速率、帧数、帧宽度和帧高度，再把上述4个属性值输出在PyCharm的控制台上。代码如下：

import cv2

video = cv2.VideoCapture("./video/dance.mp4") # 打开视频文件
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取视频文件的帧速率
frame_Count = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) # 获取视频文件的帧数
frame_Width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) # 获取视频文件的帧宽度
frame_Height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) # 获取视频文件的帧高度
# 输出获取到的属性值
print(“帧速率:”, fps)
print(“帧数:”, frame_Count)
print(“帧宽度:”, frame_Width)
print(“帧高度:”, frame_Height)

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上述代码的运行结果如下图所示：

2.6 如何利用OpenCV将视频数据录制成多媒体文件

VideoWriter 类中的常用方法包括 VideoWriter 类的构造方法、write() 方法和 release() 方法。其中，VideoWriter 类的构造方法用于创建 VideoWriter 类对象，其语法格式如下：

<VideoWriter object> = cv2.VideoWriter(filename, fourcc, fps, frameSize)

 
 

 
 
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参数说明：

1. VideoWriter object：VideoWriter 类对象。
2. filename：保存视频时的路径(含有文件名)。
3. fourcc：用4个字符表示的视频编码格式。
4. fps：帧速率。
5. frameSize：每一帧的大小。摄像头的分辨率。

在 OpenCV 中，使用 cv2.VideoWriter_fourcc() 来确定视频编码格式。下表列出了几个常用的视频编码格式。最好使用 XVID。MJPG 会生成大尺寸的视频。X264 会生成非常小的尺寸的视频。我这里就直接使用 XVID了！

语法格式可以写为下面这两种方式：

cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
cv2.VideoWriter_fourcc("M", "J", "P", "G")

 
 

 
 
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为了保存一段视频，除需要使用 VideoWriter 类的构造方法外，还需要使用 VideoWriter 类提供的 write() 方法。write() 方法的作用是在创建好的 VideoWriter 类对象中写入读取到的帧，其语法格式如下：

cv2.VideoWriter.write(frame) #  frame：读取到的帧。 

 
 

 
 
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关键代码如下：

# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('X', 'V', 'I', 'D')
# output = cv2.VideoWriter("output.avi", fourcc, 20, (640, 480))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(* 'XVID')
output = cv2.VideoWriter("output.avi", fourcc, 20, (640, 480))
output.write(frame)

 
 

 
 
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当不需要使用 VideoWriter 类对象时，需要将其释放掉。为此， VideoWriter 类提供了 release() 方法，其语法格式如下：

cv2.VideoWriter.release()
# 例如，完成保存一段视频后，需要释放VideoWriter类对象output。关键代码如下：
output.release()

 
 

 
 
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【案例11】保存一段摄像头视频。

import cv2

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*‘XVID’) # 确定视频被保存后的编码格式
output = cv2.VideoWriter(“output.avi”, fourcc, 20, (1280, 720)) # 创建VideoWriter类对象

# 创建窗口
cv2.namedWindow(‘video’, cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
capture = cv2.VideoCapture(0) # 打开笔记本内置摄像头

while capture.isOpened(): # 笔记本内置摄像头被打开后
retval, frame = capture.read() # 从摄像头中实时读取视频
if retval is True: # 读取到摄像头视频后
cv2.imshow(“video”, frame) # 在窗口中显示摄像头视频
output.write(frame) # 在VideoWriter类对象中写入读取到的帧
key = cv2.waitKey(1) & 0xFF # 等待用户按下键盘按键的时间为1ms
if key == ord(‘q’): # 如果按下q键
break
else:
break
capture.release() # 关闭笔记本内置摄像头
output.release() # 释放VideoWriter类对象
cv2.destroyAllWindows() # 销毁显示摄像头视频的窗口

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【案例12】保存一段时长为10秒的摄像头视频。

import cv2

fps = 20 # 帧速率
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(“XVID”) # 确定视频被保存后的编码格式
# 创建VideoWriter类对象
output = cv2.VideoWriter(“ten_Seconds.avi”, fourcc, fps, (1280, 720))
# 创建窗口
cv2.namedWindow(“video”)
capture = cv2.VideoCapture(0) # 打开笔记本内置摄像头
frame_Num = 10 fps # 时长为10s的摄像头视频含有的帧数
# 笔记本内置摄像头被打开且时长为10s的摄像头视频含有的帧数大于0
while capture.isOpened() and frame_Num > 0:
retval, frame = capture.read() # 从摄像头中实时读取视频
if retval: # 读取到摄像头视频后
cv2.imshow(“video”, frame) # 在窗口中显示摄像头视频
output.write(frame) # 在VideoWriter类对象中写入读取到的帧
key = cv2.waitKey(1) # 等待用户按下键盘按键的时间为1ms
frame_Num -= 1 # 时长为10s的摄像头视频含有的帧数减少一帧

capture.release() # 关闭笔记本内置摄像头
output.release() # 释放VideoWriter类对象
cv2.destroyAllWindows() # 销毁显示摄像头视频的窗口

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【案例13】保存视频文件。编写一个程序，首先读取PyCharm当前项目路径下 video 文件夹中名为 dance.mp4 的视频文件，然后将 公司宣传.avi 视频文件保存为PyCharm 当前项目路径下的 copy.avi。代码如下：

import cv2

video = cv2.VideoCapture("./video/dance.mp4") # 打开视频文件
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取视频文件的帧速率

# 获取视频文件的帧大小
size = (int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*“XVID”) # 确定视频被保存后的编码格式
output = cv2.VideoWriter(“copy.avi”, fourcc, fps, size) # 创建VideoWriter类对象
while video.isOpened(): # 视频文件被打开后
retval, frame = video.read() # 读取视频文件
if retval: # 读取到视频文件后
output.write(frame) # 在VideoWriter类对象中写入读取到的帧
else:
break

print(“dance.mp4已经保存为PyCharm当前项目路径下的copy.avi。”) # 控制台输出提示信息
video.release() # 关闭视频文件
output.release() # 释放VideoWriter类对象

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【案例14】保存视频文件中的前10s视频。

import cv2

video = cv2.VideoCapture("./video/dance.mp4") # 打开视频文件
fps = video.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 获取视频文件的帧速率
# 获取视频文件的帧大小
size = (int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(“XVID”) # 确定视频被保存后的编码格式
output = cv2.VideoWriter(“ten_Seconds.avi”, fourcc, fps, size) # 创建VideoWriter类对象
frame_Num = 10 fps # 视频文件的前10s视频含有的帧数
# 视频文件被打开后且视频文件的前10s视频含有的帧数大于0
while video.isOpened() and frame_Num > 0:
retval, frame = video.read() # 读取视频文件
if retval: # 读取到视频文件后
output.write(frame) # 在VideoWriter类对象中写入读取到的帧
frame_Num -= 1 # 视频文件的前10s视频含有的帧数减少一帧

video.release() # 关闭视频文件
output.release() # 释放VideoWriter类对象

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2.7 OpenCV鼠标控制

学习 OpenCV 鼠标控制，我们只需要去学习一个函数即可，cv2.setMouseCallback()，语法格式如下：

cv2.setMouseCallback(winname,callback,userdata)
callback(event,x,y,flags,userdata)
# event：鼠标事件(如鼠标移动、按下左键、抬起左键等)
# x,y：鼠标坐标
# flags：鼠标键及组合键

 
 

 
 
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鼠标事件如下图所示：

flags 鼠标键及组合键如下图所示：

【案例15】使用OpenCV控制鼠标。

import cv2
import numpy as np

# 鼠标回调函数
def mouse_callback(event, x, y, flags, userdata):
print(event, x, y, flags, userdata)

# 创建窗口
cv2.namedWindow(‘mouse’, cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow(‘mouse’, 640, 360)

# 设置鼠标回调
cv2.setMouseCallback(‘mouse’, mouse_callback, “123”)

# 显示窗口和背景
img = np.zeros((360, 640, 3), np.uint8)
while True:
cv2.imshow(‘mouse’, img)
key = cv2.waitKey(1)
if key & 0xFF == ord(‘q’):
break

cv2.destroyAllWindows()

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2.8 OpenCV中的TrackBar控件

【案例16】实战TrackBar的使用。

import numpy as np
import cv2

def callback(x):
pass

# 创建一个名为trackbar的窗口
cv2.namedWindow(‘trackbar’)

# 创建一个黑色的图像，一个窗口
img = np.zeros((480, 640, 3), np.uint8)

# 创建颜色变化的轨迹栏 即创建trackbar
“”"
def createTrackbar(trackbarName, windowName, value, count, onChange):
trackbarName:控件的名字(轨迹栏名称)
windowName：窗口的名称
value：当前trackbar的值，可以在最开始的时候给默认值
count：最大值 颜色就255最大
onChange：执行的回调函数每次跟踪栏值更改。 回调函数始终具有默认参数，即轨迹栏位置
“”"
cv2.createTrackbar(‘R’, ‘trackbar’, 0, 255, callback)
cv2.createTrackbar(‘G’, ‘trackbar’, 0, 255, callback)
cv2.createTrackbar(‘B’, ‘trackbar’, 0, 255, callback)
switch = ‘0 : OFF n1 : ON’ # 为 ON/OFF 功能创建开关
cv2.createTrackbar(switch, ‘trackbar’, 0, 1, callback)
while True:
# 得到四条轨迹的当前位置 即获取当前trackbar的值
# def getTrackbarPos(trackbarname, winname):
r = cv2.getTrackbarPos(‘R’, ‘trackbar’)
g = cv2.getTrackbarPos(‘G’, ‘trackbar’)
b = cv2.getTrackbarPos(‘B’, ‘trackbar’)
s = cv2.getTrackbarPos(switch, ‘trackbar’)
cv2.imshow(‘trackbar’, img)
k = cv2.waitKey(1) & 0xFF
if k ord(‘q’):
break
if s 0:
img[:] = 0
else:
img[:] = [b, g, r]

cv2.destroyAllWindows()

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该应用程序的屏幕截图如下所示：

最后

以上就是可靠秋天为你收集整理的（转载）从0-1轻松入门 OpenCV4(一)一、环境安装二、图像&视频的加载与展示的全部内容，希望文章能够帮你解决（转载）从0-1轻松入门 OpenCV4(一)一、环境安装二、图像&视频的加载与展示所遇到的程序开发问题。

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