本书分享内容来自图书学习OpenCV 4：基于Python的算法实战》，该书刚刚上市，是国内第一本系统讲解OpenCV4各个模块的图书，配套案例深入浅出的讲解。第一章有在各个平台搭建环境的介绍，后面每个章节都有对模块的导读、模块经典算法的案例介绍以及进阶阅读，适合图像处理、计算机视觉领域的初学者以及相关的工程开发人员。目录如下：

第1章 OpenCV快速入门；第2章 图像读写模块imgcodecs；第3章 核心库模块core；
第4章 图像处理模块imgproc（一）； 第5章 图像处理模块imgproc（二）；
第6章 可视化模块highgui；第7章 视频处理模块videoio；
第8章 视频分析模块video 第9章 照片处理模块photo；第10章 2D特征模块features2d；
第11章 相机标定与三维重建模块calib3d 第12章 传统目标检测模块objdetect；
第13章 机器学习模块ml；第14章 深度神经网络模块dnn

在深度学习领域，Python语言有着绝对的统治地位，因此很多的工具库都有Python语言安装包，而OpenCV是深度学习中常用的图像处理工具库，OpenCV Python语言开发环境搭建在深度学习中更加适用。
OpenCV Python语言的安装比较简单，直接使用命令行安装，在命令行之后可以加上期望安装的版本号，安装指定版本的OpenCV。

pip install opencv-python==4.5

此时会报错，如图1.25所示。
图1.25
虽然没有版本号为4.5的安装版本，但是错误打印信息中给出了可以安装的版本号，读者可以从中选择可用的安装版本。从中还可以发现，Python语言安装包的版本号和C++语言安装包文件版本号不同，C++安装使用的是4.5.2版本，Python语言中则没有该版本，为了对应，本案例选取最近的版本4.5.1.48进行安装。

pip install opencv-python==4.5.1.48

命令执行后，首先要下载OpenCV Python的安装包，但在网络不好的情况下会存在下载超时失败，如图1.26所示。

图1.26
此种情况，读者可以从下载打印信息中打开链接下载进行下载：

Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/00/84/1c26cfa8d202c8c42fe9db27ea0925382b2ed8f16af5d7e5d93a62c780d8/opencv_python-4.5.1.48-cp38-cp38-win_amd64.whl

下载完成之后执行命令安装：
pip install opencv_python-4.5.1.48-cp38-cp38-win_amd64.whl
这样就完成了OpenCV Python库文件的安装，如图1.27所示。

图1.27
同理，读者可以选择安装opencv-contrib-python库，opencv-contrib库的用途在以后章节中会有介绍，读者可以选择安装。

pip install opencv-contrib-python==4.5.1.48

安装时最好选择和OpenCV版本相同的opencv-contrib库进行安装，安装成功结果如图1.28所示。

图1.28
如果出现下载失败情况，读者可以手动下载安装包安装。
安装完成之后，可以编写测试程序测试安装是否成功，本案例测试程序为图像读取并显示。

#OpenCV库引入
import cv2print(cv2.version.opencv_version)               	#OpenCV版本打印
img = cv2.imread("src.jpg")                 		#图像读取
cv2.imshow("OpenCV Python Test", img)      		#图像显示
cv2.waitKey(0)                                  	#等待读者操作
cv2.destroyWindow("OpenCV Python Test")        	#窗口对象销毁

测试结果如图1.29所示。

图1.29
图像显示正常，版本号打印输出为4.5.1.48，说明安装成功。