中文 OpenCV 教程，从入门到实战，边看边跑代码
OpenCVTutorials 是一份 OpenCV-Python 4.1 的中文文档项目，旨在为中文开发者提供系统、易懂的 OpenCV 学习资料。它解决了官方英文文档门槛高、示例零散的问题，将 OpenCV 核心功能（图像处理、特征检测、视频分析、相机标定、机器学习、深度学习等）整理成结构化的教程，并配有可运行的 Python 代码示例。项目覆盖从基础操作到高级算法的完整知识链，适合入门者快速上手，也方便进阶者查阅参考。通过本地化翻译和代码实践，降低了计算机视觉的学习曲线，帮助开发者更快地将 OpenCV 应用于实际项目。
本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整
—
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1在线浏览文档
直接打开官网 http://woshicver.com 即可阅读全部中文教程，这是最省事的方式，无需任何安装。
2克隆文档仓库
如果想在本地查看文档源文件或参与翻译纠错，先把 GitHub 仓库克隆到本地目录。
git clone https://github.com/fendouai/OpenCVTutorials.git3阅读安装章节
在文档“OpenCV安装”章节中按你的操作系统选择对应页面：Windows、Ubuntu 或 Fedora。
4对照官方文档
翻译基于 OpenCV 4.1，遇到不确定的函数或参数时打开官方英文文档核对。
浏览器能正常打开 http://woshicver.com 并看到“OpenCV简介 / OpenCV安装”等章节目录，即表示可正常使用；本地克隆后能看到仓库文件。
Q：这份教程对应哪个 OpenCV 版本？
A：对应 OpenCV 4.1，官方参考文档为 https://docs.opencv.org/4.1.2/d6/d00/tutorial_py_root.html，使用其他大版本时部分函数可能已变化。
Q：为什么是重新翻译而不是用已有的中文译本？
A：2014 年段力辉翻译的是 OpenCV 3.0，时隔五年 OpenCV 4.1 中许多函数和内容已更新，因此有必要重新翻译。
Q：发现翻译错误怎么反馈？
A：README 中说明翻译难免有所疏漏，如发现错误欢迎指出，可以通过 GitHub 仓库提交反馈。
Q：教程都包含哪些内容？
A：涵盖 OpenCV 简介与安装、GUI 特性、图像处理、特征检测、视频分析、相机标定、机器学习、深度学习等模块。
OpenCV 官方中文文档、OpenCV-Python-Tutorials（英文原版）、LearnOpenCV（Satya Mallick 的教程）
OpenCVTutorials 是计算机视觉领域的开源项目，由 fendouai 开发，2020 年首次发布。
在全站 13,635 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,433）位列前 30%，在计算机视觉分类中处于中上游。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-07-28。免费开源文档，无付费内容。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：初学者系统学习OpenCV基础与图像处理。同类可对比的替代方案包括 OpenCV 官方中文文档、OpenCV-Python-Tutorials（英文原版）、LearnOpenCV（Satya Mallick 的教程）。
modlens
开源
给纯文本编码代理装上眼睛，粘贴图片即刻获得结构化视觉证据。
The first vision plugin for DeepSeek Harness, and the vision bridge for every text-o···
opencv
开源
开箱即用的视觉算法库，搞定图像视频处理与识别
Open Source Computer Vision Library
DEIMv2
开源
用DINOv3做实时检测，又快又准，直接落地。
[DEIMv2] Real Time Object Detection Meets DINOv3
OpenCVTutorials
开源
中文 OpenCV 教程，从入门到实战，边看边跑代码
OpenCV-Python4.1 中文文档