拿起这本书的时候，你可能就已经对OpenCV有所了解了。你也许在科幻小说中看到过其中的一些功能，比如训练人工智能模型来识别它通过摄像头看到的所有东西。如果这是你的兴趣，那你就不会失望！OpenCV是开源计算机视觉（Open Source Computer Vision）的缩写。这是一个免费计算机视觉库，允许你操作图像和视频来完成各种任务，从显示网络摄像头的视频帧到教机器人识别真实物体。

通过本书，你将学会基于Python编程语言来利用OpenCV的巨大潜力。Python是一种优雅的语言，学习曲线相对较浅，但功能却非常强大。本章是关于如何安装Python 3、OpenCV 4及其依赖项的快速指南。作为OpenCV的一部分，我们将安装opencv_contrib模块，这些模块提供了由OpenCV社区（而不是核心开发团队）维护的附加功能。安装完成后，我们还将浏览一下OpenCV的Python示例脚本和文档。

本章将介绍以下相关库：

·NumPy：这个库是OpenCV的Python绑定的一个依赖项。它提供了包括高效数组在内的数值计算功能。

·SciPy：这个库是一个科学计算库，与NumPy密切相关。OpenCV不需要这个库，但是如果你希望操作OpenCV图像中的数据，那么这个库非常有用。

·OpenNI 2：这个库是OpenCV的一个可选依赖项。添加了对某些深度摄像头（如华硕的Xtion PRO）的支持。

OpenCV 4已经放弃了对OpenNI 1以及所有OpenNI 1模块的支持，比如Sensor-Kinect。这一变化意味着在OpenCV 4中可能不再支持像微软Kinect的Xbox版本之类的一些老式深度摄像头。

就本书而言，可以认为OpenNI 2是可选的。该内容只贯穿于第4章，在其他章节或附录中并没有用到OpenNI 2。

本书重点关注当前OpenCV库的最新版本OpenCV 4。有关OpenCV的更多信息可以在http://opencv.org中找到，官方文档可以在http://docs.opencv.org/master中找到。

本章将介绍以下主题：

·OpenCV 4有哪些新特性。

·选择和使用合适的安装工具。

·运行示例。

·查找文档、帮助和更新。 2oziIJC1DROiEBADB4jjoudJ4a9p3JGB4Cmg0vlD5uA41ZU3WTG2d+LbTym81CAB