????????OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个计算机视觉开源库，其包含成百上千的计算机视觉算法。前期OpenCV用C语言编写，后来改用C++编写，现在支持多种接口，如C++、Python、Java等。该库是跨平台的，根据开源BSD许可证免费使用，支持Windows、Linux、IOS、Android等。下面看下如何安装并测试opencv。
OpenCV官网
目录
一、下载安装
1、帮助文档下载（如果网络可以，直接看在线文档）
https://docs.opencv.org/4.5.3/index.html
https://docs.opencv.org/4.5.3/index.html
（1）下载
根据上述简短描述，我们了解了OpenCV的强大，那么接下入门来第一步是什么呢？既然它是一个库，那么使用说明是必不可少的，所以我们先下载它的文档。上官网找到Online Documentation，点进去，找最新的或者自己安装的版本。点击zip即可下载。
（2）打开
解压文件夹，打开勾选类型HTML，找到pages.html，双击打开即可
2、安装opencv
预安装：
在命令窗口输入：pip install numpy ?等安装完，再输入：pip install matplotlib （有时安装错误，可以重启命令窗口再次输入命令安装一下）
（1）直接默认安装最新版本
在命令窗口输入：pip install opencv-python
（2）自选版本安装
在命令窗口输入：pip install opencv-python==? ??，执行后，会提示所有的版本。
选择其中的一个版本，比如我选最新版本：pip install opencv-python==4.5.3.56 ?? ，再次执行命令即可下载安装。
二、OpenCV测试
1、查看是否安装成功
打开IDLE，输入查看版本，如果没有弹出错误，证明安装成功
2、代码测试
在此之前，先安装jupyter，按win+R打开命令窗口，输入：pip install jupyter。安装完后，再输入：jupyter notebook 启动。
我们用一张经典的图片
关于Lena的历史，可参考，嘿嘿。
https://blog.csdn.net/xjp_xujiping/article/details/89430002
读取与显示图片
import cv2
img?=?cv2.imread(r"C:\Users\XSF\Desktop\test\Lena.jpg")
????????可以看到，读取到的是一个三维数组，即对应于图片的RGB值。但是要注意，cv2读取的通道顺序是B（Blue），G（Green），R（Red），即img[:,:,0]表示蓝色的亮度，img[:,:,1]表示绿色的亮度，img[:,:,2]表示红色的亮度。
#显示图片
cv2.imshow("title_name",img)
#等待时间，0代表按任意键终止
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
彩色图转灰度图
#将图片转为灰度图
img_gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_RGB2GRAY)
cv2.imshow("img_gray",img_gray)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
其他操作如平滑、高斯滤波等可参考官网案例
https://docs.opencv.org/4.5.3/index.html
这个教程从原理出发一点一点讲解，并且带有很多案例，非常适合小白入门。
Python图像处理效果
https://docs.opencv.org/4.5.3/d6/d00/tutorial_py_root.html
图像平滑
边缘检测
三、后续
????????后面我将测试图像识别相关的代码，进一步的，将代码跑在嵌入式设备上。