opencv 是什么？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是开放源代码计算机视觉库，主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法，可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。
直接安装
pip install opencv-python
首先将图片进行高斯模糊处理，高斯模糊的主要作用是减少图像的噪声，用于预处理阶段。
import cv2 as cv
image = cv.imread(image_path)
blurred = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow("blurred", blurred)
处理后的效果
接着用Canny边缘检测到得到一个包含“窄边界”的二值图像。所谓二值图像就是黑白图，只有黑色和白色。
canny = cv.Canny(blurred, 200, 400)
cv.imshow("canny", canny)
轮廓检测
contours, hierarchy = cv.findContours(canny, cv.RETR_CCOMP, cv.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
for i, contour in enumerate(contours): # 所有轮廓
x, y, w, h = cv.boundingRect(contour) # 外接矩形
cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv.imshow('image', image)
找出所有的轮廓，并用红色线框将其绘制标识出来了，看出来大大小小有几十个轮廓
剩下的问题就好办了，我们只需要对轮廓的面积或者周长范围做限制，就能过滤出目标轮廓的位置， 前提是我们对目标位置的轮廓大小是预先确定的。
for i, contour in enumerate(contours): # 所有轮廓
if 6000 < cv.contourArea(contour) <= 8000 and 300 < cv.arcLength(contour, True) < 500:
x, y, w, h = cv.boundingRect(contour) # 外接矩形
print(x, y, w, h)
cv.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
cv.imshow('image', image)
# 找目标缺口，第一个可能是滑块
if x <= 200:
continue
return x + int(w / 2), 675
轮廓的面积大概是6000到8000之间，周长在300到500之间， 最后用外接矩形获取该轮廓图的坐标位置和宽高大小。
做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。
别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。
我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。
（1）Python所有方向的学习路线（新版）
这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。
（2）Python学习视频
包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。
（3）100多个练手项目
我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。
（4）200多本电子书
这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。
基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。
（5）Python知识点汇总
知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。
（6）其他资料
还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。
这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。
