OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法，以及用于图像和视频处理的函数和类。OpenCV库最初是由Intel开发的，现在是由OpenCV团队维护和更新，可供C++、Python和Java等语言使用。在本文中，我们将介绍C++中的OpenCV库，探讨它的特点、用途以及在图像处理和计算机视觉中的广泛应用。
cv2 是 OpenCV Python 库的主要模块，是 Python 中进行图像处理和计算机视觉的重要工具之一，提供了许多图像处理和计算机视觉方面的函数和工具，被广泛应用于工业、医疗、安防等领域。使用 cv2 可以对图像进行读取、保存、处理、显示等操作，同时也提供了许多计算机视觉方面的算法和函数，如特征检测、对象跟踪、图像分割等。
cv2 中一些常用的函数和工具包括：
cv2.imread()：读取图像文件。
cv2.imshow()：显示图像。
cv2.imwrite()：保存图像到文件。
cv2.cvtColor()：将图像从一种颜色空间转换为另一种。
cv2.resize()：调整图像大小。
cv2.threshold()：对图像应用阈值。
cv2.findContours()：查找图像中的轮廓。
cv2.matchTemplate()：在图像中查找模板。
cv2.VideoCapture()：捕获视频帧。
cv2.VideoWriter()：将视频帧写入文件。
除此之外，cv2 还提供了许多计算机视觉方面的算法和函数，如特征检测与匹配、对象检测与跟踪、图像分割、人脸识别等。
画图,画线
代码如下：
import cv2
import numpy as np
image = np.ones((300,300,3))
cv2.imshow("image",image)
cv2.line(image,(100,200),(250,250),(255,0,255),2) # 图像，起点，终点，颜色，粗细
cv2.rectangle(image,(30,100),(60,150),(0,255,0),2) # 方框
cv2.circle(image,(150,100),20,(0,0,255),3) # 圆圈
cv2.putText(image,"hello",(100,50),3,1,(0,255,255),2,1) # 字符串，坐标，字体序号，缩放系数，颜色，粗细
cv2.imshow("image",image)
cv2.waitKey()
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