OpenCV-Python，计算机视觉开发利器

人工智能，一个已经被谈论了几十年的概念（早是图灵在1950年提出）。如今这几年，相关技术的发展速度是越来越快。高大上如无人驾驶、智能安防、AI辅助诊断，接地气如刷脸支付、内容推荐、自动翻译等，众多领域借助人工智能的力量而进化。从百度搜索指数的变化，也能从一个侧面反映出关注度在不断上升。

而这其中，很多应用都涉及到“计算机视觉”这样一个细分领域。简单来说，就是将图像信息转化为计算机可以处理的数字信息，从而让计算机能“看得见”。这个信息不仅仅是二维的图片，也包括三维场景、视频序列等。基本上所有需要用到摄像头、图片、视频的应用场景，都离不开计算机视觉的支持。因此，这也是人工智能领域中比较热门的一个方向。

而说到计算机视觉，就不能不提到 OpenCV，它是一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库。一方面，它提供了计算机视觉以及图像处理方面常用基础的功能支持，是开发的必备工具；另一方面，它在新版本中紧跟潮流，加入对新的算法、硬件的支持（v3.3 正式引入 DNN）。

OpenCV 基于 C++ 编写，但提供了 Python、Ruby、MATLAB 等多种语言接口。这对于习惯使用 Python 开发的人工智能从业者来说非常方便。之前的不少习题和开发案例中，我们都有用到过。今天我们再用几个常见的例子，演示下 OpenCV-Python 的强大功能。

安装：

OpenCV 的安装，不同平台不同版本会有一些差异。安装前需要装好 numpy，强烈建议先安装好 Anaconda，然后直接通过命令安装：

pip install opencv-python