1.1.    OpenCV简介

　　OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library(开源计算机视觉库)，它是一个功能强大的跨平台开源计算机视觉库，可应用于人机互动、物体识别、图像分割、人脸识别、运动跟踪、机器人、运动分析、机器视觉、结构分析、汽车安全驾驶等诸多领域。

　　OpenCV以优化的 C/C++ 编写, 提供C++,C,Python和Java接口,支持Windows,Linux,Mac OS, iOS和Android。

　　针对Julia语言，OpenCV官方提供了“Julia OpenCV Binding”，即OpenCV绑定，不过其官方也申明，该Bindings只在Ubuntu和Mac上进行了测试。Windows可能可以工作，但目前尚未正式测试和支持。而且据笔者测试，在Julia1.7及以上版本，安装该绑定的OpenCV库不成功，1.6.4可以安装成功。（官方网址： https://docs.opencv.org/4.x/d8/da4/tutorial_julia.html ）

　　另外一个途径是使用第三方的OpenCV封装(wraper)，目前找到两个https://github.com/JuliaOpenCV 和https://github.com/maxruby/OpenCV.jl。不过这两个版本都不适用于当前版本的Julia，且已经停更多年。现在Julia使用OpenCV的最好方法是使用PyCall.jl为OpenCV调用Python绑定。

　　1.2.  安装OpenCV库

　　在Python中安装OpenCV库，很简单，只要运行下面的命令：

　　pip3 install opencv-python

　　通常情况下。安装过程会非常顺利。但是在Julia中安装OpenCV会稍微复杂一点。通常通过Miniconda托管环境安装。

　　首先打开Julia的REPL环境，按“]”键进入包管理器，输入以下命令

　　(@v1.7) pkg> add PyCall

　　(@v1.7) pkg> add Conda

　　然后按“Ctrl+c”键，退出包管理器，输入以下命令，安装

  using Conda

  Conda.runconda(`install -c conda-forge opencv`)

　　注意括号中的包括字符串的字符不是单引号，是键盘左上角的“`“键。

　　安装完后输入以下命令：

  using PyCall

 const cv = pyimport("cv2")

　　如果出现以下反馈，说明安装成功了。

　　PyObject <module 'cv2'from 'C:\\Users\\...\\.julia\\conda\\3\\lib\\site-packages\\cv2.cp39-win_amd64.pyd'>

　　1.3. OpenCV的Hello,world

　　从这里开始学习OpenCV 编程。按照程序员的惯例，自然是从简单的 hello, world程序开始编写第一个OpenCV程序。

　　原书示例程序32-1是一个Python版的0penCV 的 hello, world 程序。该程序从本地磁盘的一个文件中读取图像，然后在图像左上角输出一个蓝色的hello, world 文本，最后将该图像显示在一个窗口中。

　　现在我们用Julia版的PyCall来实现这段代码：

①    using PyCall
②    cv2=pyimport("cv2")
　　　　#从文件中读取图像
③    img = cv2.imread("images/face1.jpg")
④    rimg = permutedims(img, ndims(img):-1:1)

⑤    pyimg = PyReverseDims(rimg)

　　　　#设置文件的位置、字体、颜色等参数

⑥    pos = (10, 50)

⑦    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX

⑧    color = (255, 0, 0)
　　　　#在图像中显示文本"hello, world"

⑨    cv2.putText(pyimg, "hello, world", pos, font, 2, color, 2)
　　　　#显示图像窗口

⑩    cv2.imshow("Image", pyimg)
　　　　#按任意键退出

⑪    cv2.waitKey(0)
　　　　#销毁所有窗口

⑫    cv2.destroyAllWindows()

　　对比Python和Julia的代码，可以看出虽然总体上差不多，本质上都是调用OpenCV库的相关方法对图片进行处理。但是从细节处我们可以发现还是有些不同的，Julia的代码相比Python的代码，对原始读取图片信息的img对象，进行了二次处理，这是为什么呢？下面我们逐一对上面的代码进行解读：

　　代码①：引用PyCall才能与OpenCV交互

　　代码②：利用PyCall提供的pyimport()方法导入OpenCV的cv2模块。

　　代码③：使用cv2.imread()方法从文件中读取一个图像，存放在变量img 中。文件路径可以是相对路径或者绝对路径。如果给定的文件路径是错误的，该方法并不会报错，而是返回一个None值。

　　代码④、⑤：变量img是以数组形式存储图像信息的，而Julia与Python的数组存储方式不同，Julia是列主数组，Python是行主数组。假如有这样一个数组：

A=[822991443545]

　　按行优先存储，内存中形式如下：

　　8 2 2 9 9 1 4 4 3 5 4 5

　　列优先，内存格式：

　　8 9 3 2 1 5 2 4 4 9 4 5

　　使用函数permutedims()和函数PyReverseDims()对列主数组img进行转换，改变存储格式，得到OpenCV可以接受的变量pyimg。

　　代码⑥～⑨：先定义 pos、font 和 color 三个变量，分别用于设定文本的左上角坐标、字体和颜色。然后使用cv2.putText()方法在pyimg图像上输出一个文本，该方法的参数依次为像文本、左上角坐标、字体、字体大小、颜色、字体粗细。

　　代码⑩：使用cv2.imshow()方法将添加了 hello, world 文字的图像pyimg 显示在一个定的窗口中，窗口的名字为 Image。

　　代码⑪：调用cv2.waitKey(0)方法，让窗口一直处于等待状态，直到按下键盘的某个键时才结束。

　　代码⑫：调用cv2.destroyAllWindows()方法，将销毁所有打开的窗口。

　　打开VSCode,新建hello_world.jl文件，输入以上代码，在该文件上点击右键，在出现的菜单中点击下图所示的菜单：

　　运行可能会出现下列错误：

　　cv::findDecoder imread_('images/face1.jpg'): can't open/read file: check file path/integrity

　　这是由于我们代码中采用的是相对路径，而Julia的运行环境与我们的代码文件不在同一目录导致的，这时候在hello_world.jl文件上再点击右键，然后点击如下图的菜单：

　　再次象前次一样运行，就可以了。下面是运行结果：