一、前置核心认知：OpenCV 是什么？

1. 核心定位

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）= 图像处理 / 计算机视觉的 “万能工具库”，是全球最主流的开源图像 / 视频处理库，能通过代码实现图片读取、修改、分析等所有基础操作，就像 “代码版的美图秀秀”，但更精准、更适配 AI 任务（比如 CNN 图像识别前的图片预处理）。

2. 小白通俗理解

你手机里的 “美图秀秀” 能手动裁剪、调黑白、旋转图片；OpenCV 就是用代码代替手动操作，让计算机自动完成这些事 —— 后续不管是做图片分类、目标检测，还是视频分析，第一步都是用 OpenCV 处理图片。

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二、第一步：OpenCV 安装（小白极简版）

1. 安装命令（Windows/Linux 通用，国内源加速）

打开 CMD / 终端，输入以下命令（opencv-python是核心包，包含所有基础功能）：

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

2. 验证安装（确保无报错）

新建test_opencv.py文件，运行以下代码，无报错即安装成功：

python

# 导入OpenCV库（约定俗成简写为cv2）
import cv2
# 打印版本号，验证安装
print("OpenCV版本：", cv2.__version__)

三、核心操作 1：读取图片（最基础的第一步）

1. 核心逻辑

读取图片 = 让 OpenCV “打开” 本地的图片文件，转换成程序能处理的 “图像矩阵”（小白可理解为 “图片的数字形式”）。

2. 小白避坑重点

• 图片路径不要有中文 / 空格（比如C:\图片\测试.jpg会报错，建议改为C:\img\test.jpg）；
• 优先用绝对路径（比如C:\Users\XXX\Desktop\test.jpg），避免相对路径找不到文件；
• OpenCV 读取彩色图片时，默认按BGR格式存储（不是常见的RGB），但不影响基础操作。

3. 完整代码（读取 + 显示图片）

python

import cv2

# 1. 读取图片（参数1：图片路径；参数2：读取模式，cv2.IMREAD_COLOR=彩色，cv2.IMREAD_GRAYSCALE=灰度）
# 替换为你自己的图片绝对路径！！！
img_path = "C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test.jpg"  # Windows路径用双反斜杠，Linux用单斜杠
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)

# 检查图片是否读取成功（小白必加，避免路径错误导致后续报错）
if img is None:
    print("错误：图片读取失败！请检查路径是否正确，或图片是否存在。")
else:
    # 2. 显示图片（参数1：窗口名称；参数2：图像矩阵）
    cv2.imshow("Original Image", img)
    # 3. 等待按键（参数0=无限等待，按任意键关闭窗口；若填数字，比如1000=等待1秒后自动关闭）
    cv2.waitKey(0)
    # 4. 释放所有窗口（避免内存占用）
    cv2.destroyAllWindows()

    # 额外：查看图片的基本信息（可选）
    print("图片形状（高度, 宽度, 通道数）：", img.shape)  # 彩色图是(H,W,3)，灰度图是(H,W)
    print("图片像素总数：", img.size)
    print("像素数据类型：", img.dtype)

运行效果

弹出一个窗口，显示你指定路径的图片，按任意键窗口关闭。

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四、核心操作 2：灰度化（转黑白图）

1. 核心逻辑

灰度化 = 把彩色图片（红 / 绿 / 蓝 3 个通道）转换成黑白图片（仅 1 个通道），目的是减少计算量（3 通道→1 通道），这是 CNN 图像识别前最常用的预处理步骤。

2. 通俗理解

就像手机拍照的 “黑白滤镜”，去掉颜色信息，只保留明暗，计算机处理黑白图会快很多。

3. 完整代码（读取→灰度化→显示对比）

python

import cv2

# 读取彩色图片
img_path = "C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test.jpg"
img_color = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)

if img_color is None:
    print("错误：图片读取失败！")
else:
    # 1. 灰度化（核心函数：cv2.cvtColor，参数2=COLOR_BGR2GRAY表示BGR转灰度）
    img_gray = cv2.cvtColor(img_color, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 2. 显示彩色图和灰度图（并排显示）
    cv2.imshow("Color Image", img_color)
    cv2.imshow("Gray Image", img_gray)

    # 3. 保存灰度图到本地（可选）
    cv2.imwrite("C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test_gray.jpg", img_gray)

    # 4. 等待按键+释放窗口
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

    # 查看灰度图信息（对比彩色图）
    print("彩色图形状：", img_color.shape)  # (H,W,3)
    print("灰度图形状：", img_gray.shape)  # (H,W)

运行效果

弹出两个窗口，一个显示彩色原图，一个显示黑白灰度图；同时本地会生成test_gray.jpg文件。

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五、核心操作 3：裁剪图片（“截图” 局部区域）

1. 核心逻辑

裁剪图片 = 截取图片的指定区域，OpenCV 中图像是 “行列矩阵”：

• 行（y 轴）：对应图片的高度；
• 列（x 轴）：对应图片的宽度；
• 裁剪格式：img[行起始:行结束, 列起始:列结束]（小白记：img[y1:y2, x1:x2]）。

2. 通俗理解

就像用截图工具框选图片的一部分，只保留框内的内容。

3. 完整代码（读取→裁剪→显示）

python

import cv2

img_path = "C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test.jpg"
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)

if img is None:
    print("错误：图片读取失败！")
else:
    # 查看图片尺寸，确定裁剪范围（比如图片尺寸是(800, 1200, 3)，即高度800，宽度1200）
    h, w = img.shape[:2]
    print(f"图片高度：{h}，宽度：{w}")

    # 1. 定义裁剪范围（示例：截取图片中间区域）
    # y1=200, y2=600（行范围）；x1=300, x2=900（列范围）
    y1, y2 = 200, 600
    x1, x2 = 300, 900
    img_crop = img[y1:y2, x1:x2]

    # 2. 显示原图和裁剪后的图
    cv2.imshow("Original Image", img)
    cv2.imshow("Cropped Image", img_crop)

    # 3. 保存裁剪后的图片
    cv2.imwrite("C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test_crop.jpg", img_crop)

    # 4. 等待按键+释放窗口
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

小白技巧

裁剪范围可以根据自己的图片尺寸调整，比如想截取左上角 1/4 区域：

python

y1, y2 = 0, h//2
x1, x2 = 0, w//2

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六、核心操作 4：旋转图片（绕中心转指定角度）

1. 核心逻辑

旋转图片需要两步（小白不用深究原理，记固定流程即可）：

1. 计算旋转矩阵：指定 “旋转中心、旋转角度、缩放比例”；
2. 仿射变换：用旋转矩阵对图片做旋转，输出新图片。

2. 通俗理解

就像用美图秀秀把图片旋转 90 度、180 度，或任意角度，OpenCV 能精准控制旋转角度和缩放。

3. 完整代码（读取→旋转→显示）

python

import cv2
import numpy as np  # 处理矩阵，OpenCV依赖

img_path = "C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test.jpg"
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_COLOR)

if img is None:
    print("错误：图片读取失败！")
else:
    h, w = img.shape[:2]
    # 1. 计算旋转矩阵（核心参数）
    center = (w//2, h//2)  # 旋转中心：图片正中心
    angle = 90  # 旋转角度（正数=逆时针，负数=顺时针）
    scale = 1.0  # 缩放比例（1.0=不缩放）
    rotation_matrix = cv2.getRotationMatrix2D(center, angle, scale)

    # 2. 执行旋转（仿射变换）
    img_rotated = cv2.warpAffine(img, rotation_matrix, (w, h))

    # 3. 显示原图和旋转后的图
    cv2.imshow("Original Image", img)
    cv2.imshow("Rotated Image (90°)", img_rotated)

    # 4. 保存旋转后的图片
    cv2.imwrite("C:\\Users\\XXX\\Desktop\\test_rotated.jpg", img_rotated)

    # 5. 等待按键+释放窗口
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

扩展：旋转任意角度（比如 45 度）

只需修改angle=45，但旋转非 90/180/270 度时，图片会出现黑边（因为尺寸变化），小白入门先掌握 90 度旋转即可。

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七、小白避坑指南（核心 4 点）

1. 图片读取失败（img is None）：
   • 检查路径是否正确，路径不要有中文 / 空格；
   • Windows 路径用双反斜杠（\\）或单斜杠加 r（r"C:\img\test.jpg"）防止转义；
2. 显示窗口闪退：
   • 必须加cv2.waitKey(0)，否则窗口会瞬间关闭；
3. 灰度化颜色异常：
   • 不要改COLOR_BGR2GRAY参数，OpenCV 默认 BGR 格式，该参数已适配；
4. 旋转后图片不全：
   • 旋转非 90 度倍数时，需重新计算输出尺寸（小白入门可暂时忽略）。

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总结

1. OpenCV 安装用pip install opencv-python，导入cv2无报错即成功；
2. 读取图片核心是cv2.imread()，务必检查路径，显示需配合imshow()+waitKey()+destroyAllWindows()；
3. 灰度化用cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)，目的是减少计算量，是图像预处理的基础；
4. 裁剪图片用数组切片img[y1:y2, x1:x2]，旋转需先算旋转矩阵（getRotationMatrix2D）再仿射变换（warpAffine）；
5. 所有操作的核心是把图片转换成 “数字矩阵”，通过修改矩阵实现图片的各种调整。