opencv计算机视觉基础教程

OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。下面是一个简要的OpenCV计算机视觉基础教程：

1. 安装OpenCV：首先，你需要下载并安装OpenCV库。你可以从OpenCV官方网站上找到适合你操作系统的安装包，并按照官方文档中的指导进行安装。

2. 图像读取和显示：使用OpenCV可以轻松地读取和显示图像。你可以使用`cv2.imread()`函数读取图像文件，并使用`cv2.imshow()`函数显示图像。

3. 图像处理：OpenCV提供了许多图像处理函数，例如调整图像大小、改变图像亮度和对比度、图像平滑、边缘检测等。你可以根据需要选择适当的函数来处理图像。

4. 特征提取：在计算机视觉中，特征提取是一个重要的步骤。OpenCV提供了各种特征提取算法，如Harris角点检测、SIFT、SURF、ORB等。这些算法可以帮助你在图像中找到感兴趣的特征点。

5. 目标检测：OpenCV还提供了一些目标检测算法，如Haar级联检测器、HOG+SVM等。这些算法可以用于在图像或视频中检测出特定的目标物体。

6. 图像分割：图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程。OpenCV提供了一些图像分割算法，如基于阈值的分割、基于边缘的分割、基于区域的分割等。

7. 机器学习与深度学习：OpenCV还集成了一些机器学习和深度学习的功能，如支持向量机（SVM）、神经网络等。你可以使用这些功能来进行图像分类、目标识别等任务。