OpenCV-Python配置文件OpenCV是计算机视觉中的经典专用库，支持多语言、跨平台，功能强大。 OpenCV-Python为OpenCV提供了Python接口，使用户可以在Python上调用C/C，在确保可读性和操作效率的基础上实现所需的功能。 OpenCV-Python Tutorials是官方提供的文档，内容全面易懂，初学者可以立即使用。 OpenCV由**czdbbz Bradsky**于1999年在英特尔成立，并于2000年推出了第一版。 **Vadim Pisarevsky**加入czdbbz Bradsky，管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。 2005年，OpenCV用于Stanley，获得了2005年DARPA挑战赛的冠军。 随后，在Willow Garage的支持下，持续积极发展，czdbbz Bradsky和Vadim Pisarevsky领导了项目。 OpenCV目前支持各种与计算机视觉和机器学习相关的算法，并且正在日益扩展。 OpenCV支持多种编程语言，如C、Python和Java，并且可以在各种平台(如Windows、Linux、OS X、Android和iOS )上使用。 基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作的接口也在积极开发中。
OpenCV-Python是用于OpenCV的Python API，它结合了OpenCV C API和Python语言的最佳特性。
OpenCV-Python是专门为解决计算机视觉问题而设计的Python专用库。
Python是由Guido van Rossum首创的通用编程语言，很快就非常流行。 主要是因为它的简单性和代码的可读性。 这样，程序员就可以用较少的代码行来表达想法，而不会降低可读性。
与C/C等语言相比，Python的速度较慢。 这意味着可以使用C/C轻松地扩展Python，以便用C/C编写计算密集型代码，并创建可以用作Python模块的Python包装器。 这带来了两个好处。 首先，代码与原始C/C代码一样快，而且是在后台运行的实际c代码，因此其次，在Python中比C/C更容易编写代码。 OpenCV-Python是由原始OpenCV C实现的Python包装器。
OpenCV-Python使用Numpy。 这是一个高度优化的库，用于使用MATLAB样式语法进行数值运算。 所有OpenCV数组结构都与Numpy数组相互转换。 这也便于与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib )集成。
OpenCV引入了新的教程，可指导您完成OpenCV-Python中提供的各种功能。 本指南主要针对OpenCV 3.x版。 虽然大多数教程也适用于OpenCV 2.x。
本指南不介绍，建议您首先了解Python和Numpy。 要使用OpenCV-Python编写优化的代码，必须首先了解Numpy。
本教程最初由Abid Rahman K .在Alexander Mordvintsev的指导下作为Google Summer of Code 2013计划的一部分开始。
OpenCV需要你！
OpenCV是一个开源程序，因此欢迎所有人对本库、文档和教程做出贡献。 如果您在本教程中发现了一些错误，从小的拼写错误到严重的代码和概念错误，可以随时通过在GitHub中克隆：3359 github.com/opencv/opencv并提交请求来纠正这些错误。 OpenCV开发人员检查请求，发送重要反馈，经审阅者批准后，将其集成到OpenCV中。 之后，开源贡献者：-)
当新模块添加到OpenCV-Python中时，本教程必须进行扩展。 如果您熟悉特定算法，并且可以创建包含演示算法的基本理论和示例用法的代码的教程，请执行此操作。
请记住。共同这个项目可以大获成功！