OpenCV 入门教程

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。OpenCV库由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV库轻量级且高效，被广泛应用于学术研究和工业应用。

OpenCV入门教程通常包括以下几个步骤：

1. 环境配置：下载并安装OpenCV库。对于不同的操作系统，需要按照相应的安装指南进行配置。此外，还需要配置编译环境，例如在Windows上可以使用Visual Studio，在Linux上则使用gcc或g++编译器。

2. 基础学习：了解OpenCV的基本数据结构，比如cv::Mat（用于存储图像和矩阵的类），以及图像处理的基本操作，例如图像的读取、显示、保存等。

3. 图像处理：学习使用OpenCV进行图像处理，包括颜色空间转换、滤波、边缘检测、形态学操作、特征检测与匹配等。

4. 进阶话题：深入学习图像分割、目标跟踪、机器学习和深度学习在OpenCV中的应用。

5. 实际项目：通过实际的项目来应用所学的知识，如人脸检测、姿态估计、3D重建等。