一、OpenCV简述
OpenCV是一个跨平台计算机视觉库，该库最初是在英特尔的研究中开发的，后来成为了一个开源项目。OpenCV可以免费使用，同时也支持商业应用，在图像处理、模式识别、机器视觉等领域都有广泛的应用。
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library，也就是开源的计算机视觉库。 它是一个基于 BSD 许可 (开源、免费使用) 发布的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows、Android 和 Mac OSX 等操作系统下。
二、Python 3.7对应的OpenCV版本
Python是一种常用的编程语言，因其简单易学、方便快捷的特点，逐渐成为计算机视觉领域的主流之一。而OpenCV也提供了一系列的Python API接口，方便开发人员在Python中进行图像处理和计算机视觉项目的开发。
目前，Python 3.7对应的OpenCV版本是OpenCV 4.1.0，它是OpenCV最新的主要版本，于2019年1月发布。同时，OpenCV 3.4.7也是Python 3.7可用的稳定版本。
三、安装OpenCV
安装OpenCV需根据自身操作系统和Python版本选择对应的安装方式。以下是在Windows操作系统下Python 3.7中安装OpenCV的步骤：
1. 安装Python
首先需要下载和安装Python 3.7版本，Python官方网站提供了下载地址。安装完毕后需将Python路径添加至环境变量中。
# 示例代码
import cv2
print(cv2.__version__)
2. 安装OpenCV
OpenCV有多种安装方式，可以使用pip进行安装，也可以下载源码进行编译安装。本次演示使用pip进行安装：
# 示例代码
pip install opencv-python-headless
四、基本操作
1. 读取和显示图像
OpenCV处理图像的第一步即为读取和显示图像。下面的示例代码读取一张名为“lena.jpg”的图片，并将其显示出来：
# 示例代码
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
cv2.imshow('image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2. 图像属性
使用OpenCV获取图像的属性，包括宽度、高度、通道数和数据类型等。下面是一个获取图像宽度、高度和通道数的示例：
# 示例代码
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
print(img.shape)
五、图像处理
1. 颜色空间转换
OpenCV提供了颜色空间转换的函数cvtColor()，它可以将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间。
# 示例代码
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
2. 图像平滑
使用OpenCV对图像进行平滑处理，可以去除噪声，使图像变得更加清晰。下面是一个使用高斯滤波器对图像进行平滑处理的示例：
# 示例代码
import cv2
img = cv2.imread('lena.jpg')
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
六、结语
本文详细介绍了Python 3.7对应的OpenCV版本，以及安装OpenCV、基本操作和图像处理的一些示例代码。OpenCV具有广泛的应用领域，在计算机视觉和机器学习等方面都有重要的作用，希望能够对初学者提供一定的帮助。
