opencv用于处理计算机视觉方面的问题。我们在学习tensorflow这里，是必然要学习它的。
进入cmd页面。输入指令：
pip install opencv-python --user -i https://pypi.douban.com/simple/再输入指令：
pip install opencv-contrib-python --user -i https://pypi.douban.com/simple/如下： 这两步在正常情况下都不会出现问题，如果有问题的话，很有可能是当初安装python时，没有勾选pip install all 这个指令，如果版本比较老的话可以重新安装一次，记得勾选，或者可以直接下载新版本，新版本的python不会让你去选择，会自动安装所有需要的包。
下载好之后我们直接在cmd测试是否有效。 如下：
import cv2 print(cv2.__version__)如图：
到这里应该都不会出现什么问题。接下来，我们需要跑一段代码：
import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("G:\\opencv\\test.jpg") cv2.namedWindow("Image") cv2.imshow("Image",img) cv2.waitKey (0) cv2.destroyAllWindows() print(img.shape) emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8) #print(emptyImage)得到一个矩阵数组 emptyImage_2=img.copy()#copy方法复制图片，利用imwrite方法保存图片到指定路径 emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#所选图片本身就是很高的画质，因此质量设置反倒使图片不清楚。 print(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY) cv2.imwrite("G:\\opencv\\test_2.jpg",img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY),85]) #imwirte的三个参数，注意以上的 imread中的参数为任意一张图片的地址，因为接下来我们要打开它 这里注意
一：路径设置为纯英文，出现中文可能会报错。二：路径格式统一为：G:\opencv\test_2.jpg 这样，中间的双斜杠如果这段代码没什么问题的话，可以试着跑一下下面这段。
import numpy as np import cv2 #这里直接创建了对象调用了摄像头 0位笔记本内置 cap=cv2.VideoCapture(0) while True: #从摄像头获取数据 sucess,img=cap.read() #转为灰度 gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #显示摄像头，背景是灰度。 cv2.imshow("img",gray) #保持画面 waitKey函数，在等待期间接受键盘指令 这里的1表示等待时间为1秒，若有按键则返回按键的值， #27位esc ord获取ascii k=cv2.waitKey(1) if k == 27: #esc的ascii cv2.destroyAllWindows() break elif k==ord("s"): #这里的imwrite保存图片，注意路径为英文， cv2.imwrite("G:\\opencv\\image2.jpg",img) #destroyAllWindows不设参数则删除所有的窗口 设置则删除固定窗口 cv2.destroyAllWindows() break cap.release()这段代码就可以实现一个简单的摄像机监视，你可以调整代码一直调动相机，拍摄固定间隔时间的画面，也可以放在一个超大的空间，拍下每一帧画面。
