OpenCV (Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。下面将介绍如何使用已安装的OpenCV。

首先，确保您已经成功安装了OpenCV库。可以访问OpenCV的官方网站（https://opencv.org/）并按照指示下载并安装。

一旦安装完成，您可以开始使用OpenCV进行图像处理和计算机视觉任务。下面是一些常用的使用方法：

1. 导入OpenCV库:

  在Python中，可以使用以下语句导入OpenCV库：

  import cv2
  

2. 加载图像:

  使用`cv2.imread()`函数加载图像到内存中。示例如下：

  img = cv2.imread('image.jpg')
  

3. 显示图像:

  使用`cv2.imshow()`函数显示图像。示例如下：

  cv2.imshow('Image', img)
  cv2.waitKey(0)
  cv2.destroyAllWindows()
  

4. 图像转换:

  OpenCV提供了各种图像转换方法，例如灰度化、大小调整、边缘检测等。以下是一些示例：

  gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将图像转为灰度
  resized = cv2.resize(img, (new_width, new_height)) # 调整图像大小
  edges = cv2.Canny(img, threshold1, threshold2) # 边缘检测
  

5. 图像保存:

  使用`cv2.imwrite()`函数将处理后的图像保存到硬盘中。示例如下：

  cv2.imwrite('output.jpg', img)
  

6. 视频处理:

  OpenCV还支持视频处理。使用`cv2.VideoCapture()`函数捕捉视频帧，并使用`cv2.VideoWriter()`函数将处理后的帧写入视频文件中。

7. 其他功能:

  OpenCV提供了许多其他功能，例如人脸检测、目标识别、摄像头捕捉等。您可以通过查阅OpenCV的文档来了解更多细节。

在使用OpenCV时，建议先阅读官方文档以了解更多详细信息，并尝试运行一些示例代码以熟悉库的使用方式。同时，也可以参考一些开源项目或教程，如GitHub上的OpenCV示例代码库（https://github.com/opencv/opencv）。

总结起来，已安装的OpenCV是一个功能强大的图像处理和计算机视觉库。通过使用OpenCV，您可以轻松地进行图像处理、计算机视觉任务和视频处理。希望本文对您开始使用OpenCV有所帮助。

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