在机器学习和人工智能领域，图像处理是一个重要的组成部分。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理和机器学习功能。本文将介绍如何安装OpenCV，并使用其进行基本的图像处理和对象检测。
OpenCV可以通过pip安装，在Jupyter Notebook中运行以下命令即可：
!pip install --upgrade opencv-python
这将确保包被安装到Anaconda环境中。如果安装成功，以下Python代码应该可以无错误地运行：
import cv2
为了在Jupyter Notebook中显示图像，还需要确保安装了matplotlib：
!pip install --upgrade matplotlib
读取OpenCV可以处理的图像非常简单：
import cv2
im = cv2.imread("path/to/image.jpg")
OpenCV支持多种图像格式，如果无法解析图像，imread的结果将是None。注意，如果图像文件未找到，也不会抛出错误——结果将是None。
假设找到了图像，可以使用matplotlib在Jupyter Notebook中绘制它。为此，将使用这个辅助函数：
from matplotlib import pyplot
def plot_img(img):
rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
pyplot.imshow(rgb)
OpenCV以BGR颜色格式读取图像，但matplotlib需要RGB格式，所以首先需要转换图像。然后可以绘制它。
可以使用以下方式使用这个函数：
plot_img(im)
OpenCV和matplotlib之所以能够如此干净地集成，是因为OpenCV图像实际上是一个多维NumPy数组，包含像素值，而matplotlib可以处理它。
OpenCV可以做很多事情。将特别关注对象检测。对象检测使用所谓的级联分类器。这种方法使用机器学习：分类器既在包含所需对象的图像（正图像）上训练，也在不包含它的图像（负图像）上训练。可以训练自己的分类器，但OpenCV也提供了几个预训练的模型，可以从他们的GitHub上下载。
让尝试使用预训练的俄罗斯车牌分类器haarcascade_russian_plate_number.xml。如果想测试图像，可以使用Sergey Rodovnichenko的这张Lada Vesta图片。
可以读取图像并绘制它，以确保一切顺利，就像之前一样：
car = cv2.imread("Pictures/lada-vesta.jpg")
plot_img(car)
接下来，创建分类器：
classifier = cv2.CascadeClassifier()
classifier.load("path/to/haarcascade_russian_plate_number.xml")
检测工作是通过detectMultiScale方法完成的：
plates = classifier.detectMultiScale(car)
这返回一个NumPy数组。它实际上是一个数组的数组，每个内部数组都是一个检测到的车牌的矩形边界，在格式[x, y, width, height]中。为了直观地显示它们，可以在图像上绘制矩形，然后绘制结果：
with_indicators = car
for plate in plates:
x, y, width, height = plate
with_indicators = cv2.rectangle(with_indicators, (x, y), (x + width, y + height), (0, 0, 255), 5)
矩形函数接受一个图像，一个左上角坐标，一个右下角坐标，一个颜色和一个厚度。它返回一个带有矩形的新图像。可以绘制结果：
plot_img(with_indicators)
这个例子演示了OpenCV的预训练俄罗斯车牌分类器，但这并不是唯一的。还有用于面部、眼睛等的预训练分类器，它们的使用方法与这个分类器完全相同。