计算机视觉（三）：opencv环境搭建和图片显示

OpenCV环境搭建

• pip 安装

  pip install opencv-python
  pip install opencv-python-headless
  

• 带扩展模块版本

  pip install opencv-contrib-python
  

• conda 安装

  conda install -c conda-forge opencv
  

• 检查是否安装成功

  import cv2
  print(cv2.__version__)
  

• 报错：ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

  # Ubuntu / Debian 系
  sudo apt-get update
  sudo apt-get install -y libgl1 libglib2.0-0
  # 如果你还需要视频/图片解码（比如用 cv2.imread 打开 jpg/png 或 cv2.VideoCapture 播放 mp4），建议再装
  sudo apt-get install -y libsm6 libxext6 libxrender-dev
  
  # CentOS / Fedora / RedHat系
  sudo yum install -y mesa-libGL
  

使用OpenCV显示图片

• 桌面环境（Windows / Linux 带 GUI）

  import cv2
  
  # 读取图片
  img = cv2.imread("test.jpg")
  
  # 显示图片
  cv2.imshow("Image", img)
  
  # 等待按键，0 表示无限等待
  cv2.waitKey(0)
  
  # 关闭窗口
  cv2.destroyAllWindows()
  

• 在 Jupyter Notebook / 无桌面环境（推荐 matplotlib）

  # 因为 cv2.imshow 在 notebook/服务器里会崩溃，所以要用 matplotlib
  import cv2
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 读取图片
  img = cv2.imread("test.jpg")
  
  # OpenCV 默认是 BGR，需要转为 RGB
  img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
  
  # matplotlib 显示
  plt.imshow(img_rgb)
  plt.axis("off")
  plt.show()
  

• 无 GUI 的环境（如服务器）

  # 直接保存成文件
  import cv2
  
  img = cv2.imread("test.jpg")
  cv2.imwrite("output.jpg", img)