计算机视觉，就是让计算机像人一样“看”世界。OpenCV，一个开源的计算机视觉库，就是咱们今天的主角。它功能强大，支持多种编程语言，Python接口更是简单易用。咱们今天就来瞅瞅OpenCV在Python中的实战应用！

一、OpenCV初体验

安装OpenCV超简单，用pip就行：

安装好后，咱们先来瞅瞅怎么读取和显示图片。

温馨提示：cv2.imread()读取图片时，路径要正确哦，不然返回的就是None，后面会显示错误。

二、图像的基本操作

灰度转换

有时候，咱们不需要彩色图片，只需要灰度图。OpenCV提供了简单的灰度转换函数。

学习技巧：注意OpenCV读取的图片默认是BGR格式，不是RGB哦！

图像缩放

有时候，图片太大或太小，咱们需要缩放一下。

温馨提示：缩放因子小于1就是缩小，大于1就是放大。

图像旋转

旋转图片也是个常用操作，OpenCV提供了getRotationMatrix2D函数来获取旋转矩阵，然后用warpAffine函数进行旋转。

学习技巧：旋转中心通常是图片的中心，缩放因子一般设为1，表示不缩放。

三、边缘检测

边缘检测是计算机视觉中的一个重要操作，OpenCV提供了Canny边缘检测函数。

温馨提示：Canny边缘检测有两个阈值参数，第一个是低阈值，第二个是高阈值。只有当像素梯度值高于高阈值时，才会被认为是边缘；如果像素梯度值低于低阈值，则会被排除；如果像素梯度值在两个阈值之间，则会根据邻域像素的情况来决定是否被认为是边缘。

四、人脸识别

人脸识别是计算机视觉中的一个热门应用，OpenCV提供了预训练的人脸检测模型。

学习技巧：detectMultiScale函数的参数很多，但最常用的就是scaleFactor和minNeighbors。scaleFactor表示图像缩放的比例，minNeighbors表示每个候选矩形区域需要有多少个相邻的矩形区域来保留该区域。

好啦！今天咱们就聊到这里啦！OpenCV的功能非常强大，除了上述操作外，还支持图像滤波、形态学变换、特征检测、模板匹配等高级操作。不过，无论学习哪个功能，都需要不断地动手实践哦！记得多写写代码，多试试不同的参数和函数，这样才能更好地掌握OpenCV的技能哦！