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前面我们谈到了qt，谈到了opencv，也谈到了嵌入式，但是没有说明python在这个过程当中应该扮演什么样的角色。opencv从开发的角度来说，可以是配合python做算法验证，十分简洁、方便，毕竟python不需要自己来编译。从上位机的角度说，opencv还可以做成上位机工具，给fae使用。当然，它做到嵌入式模块里面也是可以的，这样的话，opencv就会被编译成arm代码，结合上位机工具一起去部署就可以了。所以，哪怕就是相同的opencv库，用法不同，场景不同，发挥的作用也是不一样的。
1、安装python软件
python本身是一门脚本语言，建议大家可以安装一个较新的版本，比如说python3。
2、安装opencv包
网上很多的教程，都是推荐大家直接用pip install去安装，其实这样安装的效率是很低的。建议大家在安装好python3之后，cd到Scripts目录下，利用pip和douban的软件源来安装opencv，这样效率要高很多。比如说，像这样，
pip3.exe install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com3、确认opencv已经安装好
要想确认cv2已经安装好，只需要在python3目录下打开python，输入下面这个语句，如果没有报错的话，那就一切正常了，
import cv2
4、第一个python脚本的图像处理程序
安装好了opencv之后，就可以写图像处理程序了。最简单的一个脚本，肯定就是显示一幅lena.png的图片了。我们可以打开一个编辑器，接下来就是输入下面这些脚本即可，
import cv2
'''
main entry
'''
def main():
picture = cv2.imread('./lena.bmp')
cv2.imshow('lena', picture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
main()5、执行脚本
假设编写的脚本没有问题，我们就可以用python工具直接运行它就ok了。脚本的文件名如果是demo.py，那么可以这么来进行执行脚本，
C:\Python39\python.exe demo.py确认一下图片是否可以正常显示，能正常显示，那就代表问题不大了。
6、第一次用python实现灰化算法
前面我们虽然显示了lena.png，但是没有自己用python写一个算法，算是一个小小的遗憾。这里，我们其实也可以通过python脚本，自己来实现一个灰化算法，这也是不错的一个选择。很多时候，对于一些成熟的算法，并不是我们自己不会写，而是说使用opencv更加方便一点，仅此而已。因为这样在出现问题的时候，才会知道怎么去调整和debug脚本，
import cv2
import numpy as np
'''
use average value
'''
def generate_gray_data(picture):
for i in range(picture.shape[0]):
for j in range(picture.shape[1]):
val = np.sum(picture[i,j])
val = val/3
picture[i,j] = [val, val, val]
return picture
'''
main entry
'''
def main():
picture = cv2.imread('./lena.bmp')
print(picture.shape[0])
print(picture.shape[1])
print(picture.shape[2])
picture = generate_gray_data(picture)
cv2.imshow('lena', picture)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
main()7、分析和总结
opencv作为一个库来说，本身无所谓好坏。我们使用它，也是为了实现特定的功能。它可以和c++配合，也可以和python进行搭档，一般来说我们处理的流程是这样的，如下图所示，大家可以熟记于心一下。python也好，c++也好，opencv也好，自己写算法也好，嵌入式开发也好，每一个步骤都有自己的用途。不存在谁取代谁的问题。这个过程当然可以简化，也可以添加新的流程，最终目的都是为了满足客户的需求，同时实现个人的价值和利益。
