opencv下载，无需担心环境问题，快速安装OpenCV

OpenCV是一个经典的计算机视觉和图形处理库，提供了丰富的算法和具体的实现，适合各种应用场景。无论是图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习还是图像识别、模式识别等领域，都可以用OpenCV进行开发和应用。

在本文中，我将介绍如何快速下载并安装OpenCV，不需要担心环境配置等问题，即可快速搭建起开发环境。

环境要求

+ 操作系统：Windows、Linux、MacOS等操作系统均可

+ Python环境：Python3.x或以上版本。

+ C++编译器：GCC或Clang。

步骤1：下载OpenCV包

到OpenCV官网：https://opencv.org/releases/下载最新的稳定版本的OpenCV。

在选择下载版本时，需要注意版本的清晰度及其稳定性。

步骤2：安装依赖包

OpenCV需要的依赖包有：

- numpy

- scipy

- matplotlib

- scikit-image

- scikit-learn

- python-opencv

以下是实现以上安装的命令，本文以Ubuntu系统为例：

```bash

sudo apt-get update

sudo apt-get install python3-numpy python3-scipy python3-matplotlib python3-skimage python3-sklearn python3-opencv

```

实际使用过程中需要根据自己的环境做适当的调整。

步骤3：安装OpenCV包

使用下面命令安装：

```bash

pip install opencv-python

```

如果直接使用pip安装OpenCV在某些平台上会因为默认源比较慢而出现安装失败的情况，可以在命令后加入–upgrade参数，在安装失败后尝试国内源，具体的可以参见：

https://www.jianshu.com/p/220d4661c740

步骤4：测试OpenCV

下面我们来测试一下OpenCV是否安装成功，打开Python运行环境，在终端中输入以下代码：

```python

import cv2

image = cv2.imread('test.jpg', 0)

cv2.imshow('image', image)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

```

如果一切成功，你应该可以看到打开了一张图片，并且输出了图像的矩阵。

恭喜你，你已经成功地安装了OpenCV，开始你的计算机视觉和图像处理之旅吧！

总结

本文介绍了如何快速下载和安装OpenCV，从而构建起一个基础的计算机视觉和图像处理的开发环境。

在实际开发过程中，我们还可以深入学习OpenCV的各种工具和算法，发挥OpenCV的强大功能，加速我们的开发过程并提升我们的技术能力。