1.1. OpenCV Python教程简介¶
1.1.1. OpenCV¶
OpenCV于1999年在英特尔成立 加里布拉斯基 第一次发行是在2000年。 瓦迪姆·皮萨雷夫斯基 加入Gary Bradsky管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV被用于斯坦利，他赢得了2005年DARPA大挑战赛。后来，在Willow Garage的支持下，该公司继续积极发展，由Gary Bradsky和Vadim Pisarevsky领导该项目。目前，OpenCV支持许多与计算机视觉和机器学习相关的算法，并且正日益扩展。
目前OpenCV支持多种编程语言，如C++、Python、java等，可在Windows、Linux、OS X、Android、iOS等不同平台上使用，基于CUDA和OpenCL的接口也在高速GPU操作中得到积极发展。
OpenCV Python是OpenCV的Python API。它结合了OpenCV C++ API和Python语言的最佳特性。
1.1.2. OpenCV Python¶
Python是由 吉多·范罗苏姆 它在短时间内变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行来表达他的想法，而不会降低任何可读性。
与其他语言（如C/C++）相比，Python速度较慢。但是Python的另一个重要特点是它可以很容易地用C/C++来扩展。这个特性有助于我们在C/C++中编写计算密集型代码，并为其创建Python包装器，以便我们可以将这些包装器用作Python模块。这给了我们两个优点：首先，我们的代码与原始C/C++代码一样快（因为它是后台工作的实际C++代码），其次，在Python中很容易进行编码。这就是OpenCV Python的工作原理，它是一个围绕原始C++实现的Python包装器。
而且Numpy的支持使任务变得更加容易。 Numpy 是一个高度优化的数值运算库。它给出了一个MATLAB风格的语法。所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组和Numpy数组。所以无论你能在努比做什么，你都可以把它和OpenCV结合起来，OpenCV增加了你武器库中的武器数量。除此之外，还可以使用其他几个支持Numpy的库，如SciPy、Matplotlib。
因此OpenCV Python是一个适合于计算机视觉问题快速成型的工具。
1.1.3. OpenCV Python教程¶
OpenCV引入了一组新的教程，这些教程将指导您完成OpenCV Python中提供的各种功能。 本指南主要关注OpenCV 3.x版本 （尽管大多数教程也适用于OpenCV 2.x）。
在开始之前需要先了解Python和Numpy，因为本指南不涉及它们。 Especially, a good knowledge on Numpy is must to write optimized codes in OpenCV-Python.
本教程由 阿比德·拉赫曼K。 作为谷歌2013年夏季代码计划的一部分，在 亚历山大·莫德文采夫 .
1.1.4. OpenCV需要你！！！¶
由于OpenCV是一个开放源码的项目，欢迎大家为这个库做出贡献。这个教程也是一样的。
因此，如果在本教程中发现任何错误（无论是小的拼写错误还是代码或概念中的大错误，等等），请随意更正。
对于那些开始为开源项目做出贡献的新手来说，这将是一个很好的任务。只需在github中分叉OpenCV，进行必要的更正并向OpenCV发送一个pull请求。OpenCV开发人员将检查您的pull请求，给您重要的反馈，一旦它通过了审阅者的批准，它将被合并到OpenCV中。然后你就成为了一个开源贡献者。其他教程、文档等也有类似的情况。
随着新模块被添加到OpenCV Python中，本教程将不得不进行扩展。因此，了解特定算法的人可以编写一个教程，其中包括算法的基本理论和显示算法基本用法的代码，并将其提交给OpenCV。
记住，我们 在一起 可以使这个项目取得巨大成功！！！