解决方案（3）
Python（2）
OpenCV（5）
& & & &&OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。这里附上两个链接：
& & & & & & & & OpenCV网址（下载资源）：http://www.opencv.org/
& & & & & & & & OpenCV中文网站论坛：http://www./
& & & & OpenCV有很多版本，从最初V1.0（通常和VC6.0配置）到现在V2.4.9及更高的版本都有，这里介绍的是如何在Python2.7.6的环境下配置OpenCV2.4.9。要注意的是，在Python中配置OpenCV需要两者的版本相匹配才可以，其他情况配置的步骤基本一致。
Step1：下载解压OpenCV2.4.9。
& & & & 注意路径名称不要有中文，也不要出现点号、空格等，可以使用如C:\Program Files\opencv249\的路径，这个路径涉及环境变量设置等需要固定，解压后不要有改动，解压完成后有如下build和sources两个文件夹：
Step2：下载安装Python2.7.6。
& & & & 我这里用的是32位Win7作为例子，安装的是Python(x,y)-2.7.6.1。这里的Python的安装路径为C:\Python27\，安装应用程序图标如下：
& & & & 这个版本是含有集成环境的。
& & & & 注意，如果在安装过程中没有自动呢配置环境变量，则需要在安装后手动配置。环境变量的配置可右键”计算机“，选择”属性“，或者打开”控制面板-系统“，在窗口中找到”计算机名称、域和工作组设置“，在”计算机名“右侧点击”更改设置“。接着会弹出”系统属性“对话框，点击”高级“标签右下角的”环境变量“按钮。
Step3：在Python 2.7.6 中配置 OpenCV 2.4.9。
& & & & 以上面安装的路径来举例，打开OpenCV2.4.9的安装目录，找到对应Python的文件路径，这里即为C:\Program Files\opencv249\build\python\2.7\x86\（这里具体是选择x86还是x64看各位具体需要配置的机子来选定，我这里是32位的就选择x86，如果是64位的选择x64），找到里面的cv2.pyd文件，将其复制到Python的安装目录下的Lib\site-packages中，这里即为粘贴到C:\Python27\Lib\site-packages\目录下。
Step4：应用例程测试是否配置成功。
& & & & Python有两种编写方式，这里以命令行的方式举例。首先找到OpenCV源文件里的drawing.py，这里为C:\Program Files\opencv249\sources\samples\python\。
& & & & 确认文件存在后，运行cmd命令，可以通过在“电脑桌面”（任务栏右键“显示桌面”），同时按下“Windows键”+&R&；又或者点击“开始”-“运行”。填入“cmd”即可打开控制台。
& & & & 接着打开目录，用Python运行drawing.py文件。
cd Program Files\opencv249\sources\samples\python\
python drawing.py
& & & & 如果出现如下动画即配置成功。
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原创：29篇图像识别（3）
安装步骤（opencv2.4.9为例）：
1.官方下载opencv-2.4.9.exe，然后双击解压到某个目录如:D:\install\opencv
2. 将两个目录加入到系统的path路径下:
D:\install\opencv\build\x64\vc11\ (这是最常用的)
D:\install\opencv\sources\3rdparty\ (这是处理视频必须要加的)
3.为了处理视频的相关问题，需要做下面的:
cv2.VideoCapture（）打不开视频文件，需要将opencv\sources\3rdparty\ffmpeg下面的文件复制到c:/python27下面，
并将 opencv_ffmpeg.dll改为opencv_ffmpeg249.dll ，opencv_ffmpeg_64.dll改为opencv_ffmpeg249_64.dll，
然后就可以正常打开了。
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& Python-OpenCV 处理视频（二）： 视频处理
0x00. 使用 Canny 算法边缘识别
Canny 算法是一种多级边缘识别算法。
Canny边缘识别算法可以分为以下5个步骤：
应用高斯滤波来平滑图像，目的是去除噪声。
找寻图像的强度梯度（intensity gradients）。
应用非最大抑制（non-maximum suppression）技术来消除边误检（本来不是但检测出来是）。
应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界。
利用滞后技术来跟踪边界。
具体原理性质的东西可以参考
读取本地视频处理代码示例:
import cv2.cv as cv
capture = cv.CaptureFromFile('img/myvideo.avi')
nbFrames = int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT))
fps = cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FPS)
wait = int(1/fps * 1000/1)
dst = cv.CreateImage((int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))), 8, 1)
for f in xrange( nbFrames ):
frame = cv.QueryFrame(capture)
cv.CvtColor(frame, dst, cv.CV_BGR2GRAY)
cv.Canny(dst, dst, 125, 350)
cv.Threshold(dst, dst, 128, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV)
cv.ShowImage("The Video", frame)
cv.ShowImage("The Dst", dst)
cv.WaitKey(wait)
12345678910111213141516171819202122
import cv2.cv as cv&capture = cv.CaptureFromFile('img/myvideo.avi')&nbFrames = int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT))fps = cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FPS)wait = int(1/fps * 1000/1)&dst = cv.CreateImage((int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))), 8, 1)&for f in xrange( nbFrames ):&&&&&frame = cv.QueryFrame(capture)&&&&&cv.CvtColor(frame, dst, cv.CV_BGR2GRAY)&&&&cv.Canny(dst, dst, 125, 350)&&&&cv.Threshold(dst, dst, 128, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV)&&&&&cv.ShowImage("The Video", frame)&&&&cv.ShowImage("The Dst", dst)&&&&cv.WaitKey(wait)
直接处理摄像头视频：
import cv2.cv as cv
capture = cv.CaptureFromCAM(0)
dst = cv.CreateImage((int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))), 8, 1)
while True:
frame = cv.QueryFrame(capture)
cv.CvtColor(frame, dst, cv.CV_BGR2GRAY)
cv.Canny(dst, dst, 125, 350)
cv.Threshold(dst, dst, 128, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV)
cv.ShowImage("The Video", frame)
cv.ShowImage("The Dst", dst)
c = cv.WaitKey(1)
if c == 27: #Esc on Windows
12345678910111213141516171819
import cv2.cv as cv&capture = cv.CaptureFromCAM(0)&dst = cv.CreateImage((int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&int(cv.GetCaptureProperty(capture, cv.CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))), 8, 1)&while True:&&&&frame = cv.QueryFrame(capture)&&&&cv.CvtColor(frame, dst, cv.CV_BGR2GRAY)&&&&cv.Canny(dst, dst, 125, 350)&&&&&cv.Threshold(dst, dst, 128, 255, cv.CV_THRESH_BINARY_INV)&&&&cv.ShowImage("The Video", frame)&&&&cv.ShowImage("The Dst", dst)&&&&&c = cv.WaitKey(1)&&&&if c == 27: #Esc on Windows&&&&&&&&break
0x01. 人脸识别
使用OpenCV可以很简单的检测出视频中的人脸等：
import cv2.cv as cv
capture=cv.CaptureFromCAM(0)
hc = cv.Load("haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")
while True:
frame=cv.QueryFrame(capture)
faces = cv.HaarDetectObjects(frame, hc, cv.CreateMemStorage(), 1.2,2, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (0,0) )
for ((x,y,w,h),stub) in faces:
cv.Rectangle(frame,(int(x),int(y)),(int(x)+w,int(y)+h),(0,255,0),2,0)
cv.ShowImage("Window",frame)
c=cv.WaitKey(1)
if c==27 or c == 1048603: #If Esc entered
1234567891011121314151617
import cv2.cv as cv&capture=cv.CaptureFromCAM(0)&hc = cv.Load("haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml")&while True:frame=cv.QueryFrame(capture)faces = cv.HaarDetectObjects(frame, hc, cv.CreateMemStorage(), 1.2,2, cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING, (0,0) )&for ((x,y,w,h),stub) in faces:&&&&cv.Rectangle(frame,(int(x),int(y)),(int(x)+w,int(y)+h),(0,255,0),2,0)&&&&&cv.ShowImage("Window",frame)&&&&c=cv.WaitKey(1)&&&&if c==27 or c == 1048603: #If Esc entered&&&&&&&&break
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& 2016 伯乐在线opencv2.4-python2.7-无法开两个USB镜头（Logitech)_百度知道Ubuntu 14.04下OpenCV 3.0+Python 2.7安装测试_Linux教程_Linux公社-Linux系统门户网站
你好，游客
Ubuntu 14.04下OpenCV 3.0+Python 2.7安装测试
来源：Linux社区&
作者：llxrl
本文记录了 14.04下使用源码手动安装OpenCV 3.0的过程。此外记录了在Python中安装及载入OpenCV的方法。
1、安装OpenCV所需的库（编译器、必须库、可选库）
GCC 4.4.x or later
CMake 2.6 or higher
GTK+2.x or higher, including headers (libgtk2.0-dev)
pkg-config
Python 2.6 or later and Numpy 1.5 or later with developer packages (python-dev, python-numpy)
ffmpeg or libav development packages: libavcodec-dev, libavformat-dev, libswscale-dev
[optional] libtbb2 libtbb-dev
[optional] libdc1394 2.x
[optional] libjpeg-dev, libpng-dev, libtiff-dev, libjasper-dev, libdc1394-22-dev
[compiler] sudo apt-get install build-essential[required] sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev[optional] sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev
2、从官网下载最新opencv源码（2.4以上）
或者github
3、编译opencv
将opencv放至任意目录，解压
& unzip opencv-3.0.0-rc1.zip
创建编译目录，编译
cd ~/opencv-3.0.0-rc1mkdir releasecd releasecmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..makesudo make install
4、测试opencv
1) 创建工作目录
mkdir ~/opencv-lenacd ~/opencv-lenagedit DisplayImage.cpp
2) 编辑如下代码
#include &stdio.h&#include &opencv2/opencv.hpp&
int main(int argc, char** argv ){& & if ( argc != 2 )& & {& & & & printf("usage: DisplayImage.out &Image_Path&\n");& & & & return -1;& & }
& & M& & image = imread( argv[1], 1 );
& & if ( !image.data )& & {& & & & printf("No image data \n");& & & & return -1;& & }& & namedWindow("Display Image", WINDOW_AUTOSIZE );& & imshow("Display Image", image);
& & waitKey(0);
& & return 0;}
3) 创建CMake编译文件
gedit CMakeLists.txt
写入如下内容
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)project( DisplayImage )find_package( OpenCV REQUIRED )add_executable( DisplayImage DisplayImage.cpp )target_link_libraries( DisplayImage ${OpenCV_LIBS} )
cd ~/opencv-lenacmake .make
此时opencv-lena文件夹中已经产生了可执行文件DisplayImage，下载lena.jpg放在opencv-lena下，运行
./DisplayImage lena.jpg
5、安装python-opencv
可直接使用apt安装
sudo apt-get install python-opencvsudo apt-get install python-numpy
打开python，import cv模块成功即可。
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
Ubuntu Linux下安装OpenCV2.4.1所需包
Ubuntu 12.04 安装 OpenCV2.4.2
下OpenCV无法读取视频文件
Ubuntu 12.04下安装OpenCV 2.4.5总结
Ubuntu 10.04中安装OpenCv2.1九步曲
基于QT和OpenCV的人脸识别系统
[翻译]Ubuntu 14.04, 13.10 下安装 OpenCV 2.4.9&
--------------------------------------分割线 --------------------------------------
OpenCV的详细介绍：OpenCV的下载地址：
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