opencv 官方有python27的支援（以pyd的形式）
還有非官方支援opencv-python ,opencv-contrib-python(有一些非開源的演算法實現)
支援python3和python2
1.2.1 可以根據cmake構建專案
1.2.2完全手動構建專案
windows(vs)安裝參考：
特別注意：需要在linker中特別新增額外的lib庫名稱
import numpy as np
images:np.array
# 影象剪下
new_image = images[h0:h1, w0:w1].copy()
#影象平移、變化
offset_x = abs(out_width - splited_image.shape[1])/2
offset_y = abs(out_height - splited_image.shape[0])/2
#print(splited_image, splited_image.shape)
# 1 0， 0 1是固定值
transmat = np.array([[1,0,offset_x],
[0,1,offset_y]])
#新的影象的順序是高寬倒序，灰度圖255意味著白底
#這個函式用作將驗證碼字元移到固定大小的白板**
new_image = cv2.warpaffine(splited_image, transmat,
(out_height, out_width)[::-1],#reversed
bordervalue=255)
#平移時會用到高斯核心去噪點，影象模糊
這時可以用
defformat_letter
(im, out_height=32, out_width=32):
offset_x = int(abs(out_height - im.shape[0]) / 2)
offset_y = int(abs(out_width - im.shape[1]) / 2)
im_height, im_width = im.shape
out = np.ones((out_height, out_width)) * 255
out[offset_x: offset_x+im_height, offset_y: offset_y+im_width] = im
return out
#本來matlab可以直接操作矩陣，但是numpy雖然也可以（通過 numpy.insert），但總是返回新的矩陣，開銷太大，還不如直接複製
# 利用malplotlib畫圖
import matplotlib as plt
plt.ion()
# ...
plt.imshow(image)
plt.pause(2) #持續2s
#或者直接
plt.imshow(image)
#..plt.show()#顯示所有的影象，但需要手動關閉
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