python+opencv学习基本知识

———————-以下内容为windows环境下的说明———————–
OpenCv官方文档
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/index.html

一、第三方库

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
本页面为Python编程语言的官方CPython发行版提供了许多科学开源扩展包的32位和64位Windows二进制文件。
这些文件是非官方的（意思是：非正式的，无法识别的，个人的，不受支持的，没有担保，没有责任，按“原样”提供），并且可用于测试和评估。

大多数二进制文件都是从PyPI或项目公共版本控制系统中的源代码构建的。 源代码更改（如果有）已提交给项目维护人员或包含在软件包中。

1. 第三方库的说明
   对于pycurl-7.43.1-cp36-cp36m-win32.whl，其中cp36指的是Python3.6；win32指的是Python是32位的版本
   对于pycurl-7.43.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，其中cp36指的是Python3.6；win_amd64指的是Python是64位的版本
   whl格式本质上是一个压缩包zip或者rar，里面包含了py文件，以及经过编译的pyd文件。使得可以在不具备编译环境的情况下，选择合适自己的python环境进行安装。
   安装方法很简单，进入命令行输入
   pip install xxxx.whl
   或者如果是升级
   pip install -U xxxx.whl
   首先下载下来第三方库，注意一定要用对应版本
   关于版本说明：
   对于whl文件，用cmd进行安装
   1、首先应该进入whl文件所在的目录，然后pip install 文件.whl
   2、或者pip install whl文件的绝对路径
   如果版本不符合当前的python平台，安装会失败！
2. 
   pip install --upgrade pip pip升级自己
   pip show +库名 查看当前python环境某个库的信息
   pip list 查看当前python环境已经安装的库
   pip list --outdated 查看已安装的库中过期的库
3. pip在线安装，默认安装的最新版本
   举个例子（假设），如果安装matplotlib，最新版本2.1.2，此时如果你电脑是win64+python37,如果在最新版本里没有你电脑的配置，那么就会安装失败，这种情况下需要指定版本进行安装了，pip install matplotlib==适用的版本号

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二、 常用的第三方库

1. Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库。每个Python程序员都应该有它。
2. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作，那么这个库也是必不可少的。用过它之后你就不会再想用别的同类库了。
3. wxPython.Python的一个GUI（图形用户界面）工具。我主要用它替代tkinter。你一定会爱上它的。
4. Pillow.它是PIL（Python图形库）的一个友好分支。对于用户比PIL更加友好，对于任何在图形领域工作的人是必备的库。
5. SQLAlchemy.一个数据库的库。对它的评价褒贬参半。是否使用的决定权在你手里。
6. BeautifulSoup.我知道它很慢，但这个xml和html的解析库对于新手非常有用。
7. Twisted.对于网络应用开发者最重要的工具。它有非常优美的api，被很多Python开发大牛使用。
8. NumPy.我们怎么能缺少这么重要的库？它为Python提供了很多高级的数学方法。
9. SciPy.既然我们提了NumPy，那就不得不提一下SciPy。这是一个Python的算法和数学工具库，它的功能把很多科学家从Ruby吸引到了Python。
10. matplotlib.一个绘制数据图的库。对于数据科学家或分析师非常有用。
11. Pygame.哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼。
12. Pyglet.3D动画和游戏开发引擎。非常有名的Python版本Minecraft就是用这个引擎做的。
13. pyQT.Python的GUI工具。这是我在给Python脚本开发用户界面时次于wxPython的选择。
14. pyGtk.也是Python GUI库。很有名的Bittorrent客户端就是用它做的。
15. Scapy.用Python写的数据包探测和分析库。
16. pywin32.一个提供和windows交互的方法和类的Python库。
17. nltk.自然语言工具包。我知道大多数人不会用它，但它通用性非常高。如果你需要处理字符串的话，它是非常好的库。但它的功能远远不止如此，自己摸索一下吧。
18. nose.Python的测试框架。被成千上万的Python程序员使用。如果你做测试导向的开发，那么它是必不可少的。
19. SymPy.SymPy可以做代数评测、差异化、扩展、复数等等。它封装在一个纯Python发行版本里。
20. IPython.怎么称赞这个工具的功能都不为过。它把Python的提示信息做到了极致。包括完成信息、历史信息、shell功能，以及其他很多很多方面。一定要研究一下它。

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三、安装opencv环境

在cmd命令行窗口下

    pip install numpy
    pip install Matplotlib
    pip install opencv-python

四：常用的网站资料查找

https://docs.opencv.org/3.0.0/index.html
OpenCv官方查阅资料