最近遇到了一些图像处理的需求，所以需要学习一下opencv,来记录一下我的学习历程。

1. 安装numpy

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  numpy

2. 安装matplotlib

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  matplotlib

3. 安装opencv

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  opencv-python

扩展库

pip install opencv-python==3.4.2.17
pip install opencv-contrib-python==3.4.2.17

4. 安装jupyter

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  jupyter notebook

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基础环境搭建完毕，使用opencv来牛刀小试一把！(读取显示一张图片)

import cv2 as cv
import numpy as npsrc_img = cv.imread("./ikun.jpg")
cv.imshow("ikun",src_img)
cv.waitKey(0)
cv.destoryAllWindows()

虚拟环境：使用Python虚拟环境很重要，它可以确保项目的隔离性、可维护性和稳定性。无论是在Web开发、数据科学、机器学习还是其他领域，使用虚拟环境都是一个有益的最佳实践。

1. 隔离项目依赖，避免全局影响
2. 易于复制和安装或共享项目
3. 利于项目兼容性测试

python -m venv cv # 创建虚拟环境，名为cv.\cv\Scripts\activate  # 激活虚拟环境 deactivate # 退出虚拟环境rm -r cv # 删除虚拟环境