接下来进行强化学习方面的研究和学习：
首先是安装学习RL最常用的仿真环境——Gym

推荐安装的Gym版本如下，使用pip命令进行安装：

pip install gym==0.26.2

pip install pygame==2.3.0

环境安装完成后，可以使用下面的测试代码进行测试：

# RL环境Gym的测试代码
import gym

# 创建CartPole环境，指定渲染模式为rgb_array，如果是在IDE中可以改为'human’
env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='human')

# 重置环境
env.reset()

# 循环N次
for i in range(10):
    env.render()  # 渲染环境
    action = env.action_space.sample()  # 从动作空间中随机选取一个动作
    env.step(action)  # 执行动作

# 关闭环境
env.close()

我是在Pycharm编辑器中进行的环境测试，结果如下：

运行测试代码时会发现会有一个倒立摆短时出现，说明Gym环境安装的测试无误！

最后给出结合opencv实现gym环境的图像动态显示代码案例：

import cv2
import gym
import numpy as np

class GymHelper:
    def __init__(self, env):
        self.env = env
        # OpenCV不需要在这里初始化图像窗口

    def render(self):
        # 在新的API中，确保你在创建环境时指定了render_mode='rgb_array'
        image_data = self.env.render()  # 获取RGB数组
        image_data = cv2.cvtColor(image_data, cv2.COLOR_RGB2BGR)  # 将RGB转为BGR
        cv2.imshow('Environment', image_data)  # 使用OpenCV显示图像
        cv2.waitKey(100)  # 短暂等待，以便图像可以显示

# 创建环境，指定渲染模式
env = gym.make('CartPole-v1', render_mode='rgb_array')
env.reset()
gym_helper = GymHelper(env)

for i in range(30):
    gym_helper.render()  # 使用OpenCV渲染环境
    action = env.action_space.sample()
    env.step(action)

# 循环结束后关闭OpenCV窗口
cv2.destroyAllWindows()
env.close()

运行结果如下，图像是有一段动态过程的，我只进行了一次静态截图显示：