# opencv

Скилл подключает OpenCV к агенту: чтение и запись картинок, детекция краёв, контуров, лиц, трекинг объектов в видео.

- скилл · `type=skill` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, OpenCode · 308 установок · ★ 24
- Автор: tondevrel
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=mirror · начало файла — в конце страницы
- Исходник: https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/opencv/SKILL.md
- Обновлён: 2026-02-01
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/skills/opencv

## Что делает

Скилл даёт агенту справочник по OpenCV 4.9.0: как читать и писать изображения и видео, менять размер и цветовое пространство, искать края (Canny, Sobel) и контуры, работать с признаками (SIFT, ORB, AKAZE), детектировать объекты через Haar Cascades, HOG и DNN-модуль для YOLO и SSD, распознавать лица, сегментировать кадр (thresholding, watershed, GrabCut), считать оптический поток и калибровать камеру.

Внутри — готовые шаблоны кода и список правил. Агент будет проверять `img is not None` после `cv2.imread()`, конвертировать BGR в RGB перед выводом через matplotlib и освобождать `cap.release()`. Отдельно разобраны антипаттерны: пиксельные циклы на Python, забытый `cv2.waitKey()`, смешивание PIL и OpenCV.

Главная ловушка — цветовое пространство. OpenCV по умолчанию работает в BGR, а не в RGB, поэтому картинка, отданная в matplotlib или PIL без конвертации, покажет неверные цвета. Ещё один момент: для SIFT и SURF нужен пакет `opencv-contrib-python`, а не базовый `opencv-python`. На сервере без графической оболочки ставьте `opencv-python-headless`, иначе окна `cv2.imshow` не откроются.

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill opencv -a claude-code
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `~/.claude/skills/opencv/SKILL.md` — Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/opencv/

### Codex

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill opencv -a codex
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.agents/skills/opencv/SKILL.md` — Для всех проектов — ~/.agents/skills/

### Cursor

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill opencv -a cursor
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.cursor/skills/opencv/SKILL.md` — Cursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/

### GitHub Copilot

1. **GitHub CLI**
```bash
gh skill install tondevrel/scientific-agent-skills opencv
```

2. **Вручную: положить файлы**
- Файл: `.github/skills/opencv/SKILL.md`

### Gemini CLI

1. **Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill opencv -a gemini-cli
```

2. **Командой платформы**
```bash
gemini skills install https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills --path skills/opencv
```

### Windsurf (Devin Desktop)

**Вручную: положить файлы**
- Файл: `.devin/skills/opencv/SKILL.md` — Старый путь .windsurf/skills/ тоже читается

### OpenCode

**Через Skills CLI (Vercel)**
```bash
npx skills add tondevrel/scientific-agent-skills --skill opencv -a opencode
```

### Claude.ai

**Claude.ai**
- Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills

Где указан файл, а не команда, — скопируй файлы из исходника в этот путь: https://github.com/tondevrel/scientific-agent-skills/tree/HEAD/skills/opencv/SKILL.md

## Когда брать
- прочитать кадр с камеры и обработать его в цикле
- найти контуры объектов на фотографии
- сопоставить признаки между двумя изображениями через SIFT или ORB
- отследить движение объекта в видеопотоке
- откалибровать камеру и собрать панораму из снимков

## Примеры запросов агенту
- прочитай видео с камеры, переведи кадры в оттенки серого и покажи в окне
- найди контуры на image.jpg и выведи их количество
- сопоставь признаки между двумя фото через ORB и нарисуй совпадения

## Похожие
- [computer-vision-opencv](https://affpapa.org/nevibecode/skills/computer-vision-opencv.md) — скилл · 3800 установок
- [histolab](https://affpapa.org/nevibecode/skills/histolab.md) — скилл · 1900 установок
- [object-separation](https://affpapa.org/nevibecode/skills/object-separation.md) — скилл · 1100 установок
- [transloadit-media-processing](https://affpapa.org/nevibecode/skills/transloadit-media-processing.md) — скилл · 8700 установок
- [gemini-watermark-remover](https://affpapa.org/nevibecode/skills/rookie-ricardo-gemini-watermark-remover.md) — скилл · 1700 установок
- [amc-run-sample-calibration](https://affpapa.org/nevibecode/skills/amc-run-sample-calibration.md) — скилл · 639 установок

Из того же набора: [tondevrel/scientific-agent-skills](https://affpapa.org/nevibecode/by/tondevrel/scientific-agent-skills.md) — 3 карточки

_Часть страницы не вошла по размеру — она есть в HTML-версии._

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md