OpenCV-Python预编译包发布，简化自动CI集成流程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了很多常用的图像处理和视觉处理功能。随着Python编程语言的流行，OpenCV也提供了Python版本的接口，称为cv2模块。在Python社区，OpenCV模块经常被用于图像处理、机器视觉、深度学习等领域。 由于编译和安装OpenCV可能比较复杂和耗时，特别是在需要特定硬件支持如GPU加速时，因此，自动化预编译的OpenCV库包的出现对于Python开发者来说是一个极大的便利。这些预编译的库包可以快速安装，大大提高了开发效率。 根据标题描述，“opencv-python”是一个针对Python的预编译OpenCV库包，它包含了基本的OpenCV功能。而“opencv-python-headless”是仅包含CPU版本的库包，不包含GUI或任何依赖于显示系统的功能，这对于没有图形界面的服务器或者容器化环境非常有用。opencv-contrib-python和opencv-contrib-python-headless则是在前者的基础上加入了额外的社区贡献模块，提供了更广泛的图像处理和计算机视觉功能。 接下来详细介绍这些知识点： 1. **预编译软件包的重要性**： 预编译软件包是指将软件预先编译成二进制格式，这样用户在安装时不需要从源代码编译，节省时间和计算资源。对于OpenCV这样的库来说，预编译软件包可以确保用户获得最佳的性能，因为编译时会针对特定的硬件架构进行优化。 2. **opencv-python的自动CI工具链**： CI（持续集成）工具链可以自动化构建和测试软件的过程。在这个案例中，CI工具链负责自动化编译opencv-python以及相关版本，将源代码编译为预编译软件包，这些包能够被pip这样的Python包管理工具安装。 3. **CUDA支持**： CUDA是由NVIDIA开发的一套并行计算平台和编程模型，能够利用GPU的计算能力执行复杂的数值和数据计算。如果开发者需要利用GPU进行图像处理或深度学习，他们需要编译支持CUDA的OpenCV版本。这通常涉及到较为复杂的设置和依赖管理，因此，手动编译通常成为必须的选择。 4. **安装及使用OpenCV**： 在安装预编译的OpenCV库之前，如果已经安装了其他版本的OpenCV（可能是手动安装的），需要先进行卸载，以避免版本冲突。此外，确保pip版本是最新的，因为旧版本可能不支持最新的软件包格式，或者可能导致在处理如manylinux这样的特定Linux发行版时出现问题。manylinux是指为了确保Python包的二进制兼容性而遵循的一套Linux发布标准。 5. **Python、pip、PyPI和Wheel**： Python是一种广泛使用的高级编程语言，它支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。pip是Python的包安装器，用于安装和管理Python包。PyPI（Python Package Index）是Python的官方软件包仓库，提供了大量的第三方Python软件包。Wheel是一种Python的分发格式，旨在加快安装过程，它将包及其依赖关系预编译成二进制文件。 6. **Python 3和PythonShell**： Python 3是Python的最新主版本，它修复了Python 2中的许多问题，并引入了新的功能和改进。PythonShell是一个Python库，允许开发者在Node.js环境中运行Python脚本。 7. **标签说明**： 在标题的标签中，“python”表示该库与Python语言相关；“opencv-python”和“opencv-contrib-python”指代了预编译的库包；“precompiled”表示这些库包是预先编译好的；“manylinux”指的是预编译包遵循的Linux兼容性标准；“PythonShell”暗示这个库可以和Node.js环境交互；“opencv-python-master”表示这是一个主分支的预编译包。 通过这些知识点，开发者可以更好地理解opencv-python及其它相关预编译库包在Python开发中的作用和安装方式，以及如何处理与之相关的依赖和兼容性问题。