python 使用pycharm+anaconda环境搭载opencv的安装包 具体使用说明请参照我的博文 https://blog.csdn.net/weixin_40609206/article/details/88550475

《OpenCV算法精解：基于Python与C++》是以OpenCV 为工具学习数字图像处理的入门书。内容由浅入深，每一章都采用阐述基本概念、数学原理、C++ 实现、Python 实现相结合的方法，使初学者循序渐进地掌握数字图像处理技术。本书既注重基本的概念理论及数学原理，也注重其代码实现及实际应用，力求帮助读者全面系统地掌握图像算法的基本技术，同时为掌握OpenCV 打下良好的基础。

虽然 python 很强大，而且也有自己的图像处理库 PIL，但是相对于 OpenCV 来讲，它还是弱小很多。跟很多开源软件一样 OpenCV 也提供了 完善的 python 接口，非常便于调用。OpenCV 的稳定版是 2.4.8，最新版 是 3.0，包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法 都可以通过调用 OpenCV 的函数来实现，超级方便。

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解决 win7 opencv+python+pyinstaller 打包之后运行失败 找不到 cv2的

OpenCV&Python的最简洁易懂的手册

一个是基于SimpleCV的实用机器视觉 。另外一个是OpenCV-Python-Toturial-中文版

在python3.5基础上安装OpenCv库的.whl文件

使用训练好的模型进行物体识别，对于人、车的识别成功率极高，亲测好用！

机器学习入门KNN算法实现的手写数字识别 基本上照搬了http://lib.csdn.net/article/opencv/30167的代码，只是改了一点bug和增加了一点功能 输入就是直接在一个512*512大小的白色画布上画黑线，然后转化为01矩阵，用knn算法找训练数据中最相近的k个，现在应该是可以对所有字符进行训练和识别，只是训练数据中还只有数字而已，想识别更多更精确的话就需要自己多跑代码多写几百次，现在基本上一个数字写10次左右准确率就挺高了，并且每次识别的时候会将此次识别的数字和01矩阵存入训练数据文件夹中，增加以后识别的正确率，识别错了的话需要输入正确答案来扩充训练数据