Python 中的 OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的图像和视频处理及分析工具。它为诸如对象检测、人脸识别、图像过滤和实时视频处理等任务提供了广泛的功能。开发人员使用 OpenCV 来处理需要理解视觉数据的任务，例如从图像中提取特征、跟踪视频中的运动或增强图像质量。该库是开源的、经过性能优化，并且与 Python 的生态系统很好地集成，使其成为计算机视觉中原型设计和生产级应用程序的流行选择。
OpenCV 的一个主要优势是它能够对图像和视频流执行实时操作。例如，您可以使用 cv2.VideoCapture() 访问网络摄像头馈送并应用诸如使用 Canny 算法进行边缘检测的过滤器 (cv2.Canny())。 OpenCV 还包括用于诸如人脸检测（使用 Haar 级联）或对象识别（使用诸如 YOLO 或 SSD 等算法）等任务的预训练模型。例如，安全系统可能会使用 cv2.CascadeClassifier() 来识别实时视频馈送中的人脸。此外，该库支持几何变换（例如，调整大小、旋转）、颜色空间转换（例如，使用 cv2.cvtColor() 将 RGB 转换为灰度）和图像阈值，这些对于在将数据馈送到机器学习模型之前预处理数据至关重要。
OpenCV 与其他 Python 库无缝协作，扩展了其效用。例如，OpenCV 中的图像表示为 NumPy 数组，允许开发人员利用 NumPy 的数组操作来完成诸如掩蔽或像素操作等任务。当与诸如 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习库结合使用时，OpenCV 可以预处理用于训练神经网络的图像，例如规范化像素值或扩充数据集。诸如 Matplotlib 等可视化工具可以显示 OpenCV 处理后的图像，尽管 OpenCV 的内置 cv2.imshow() 通常足以进行调试。该库的跨平台兼容性（Windows、Linux、macOS）和广泛的文档使其可以供开发人员构建从增强现实到医学图像分析等各种应用程序。