OpenCV 2.3参考手册：图像处理与计算机视觉

"OPENCV参考文档是关于这个著名图形处理库的一份详细技术手册，主要涵盖核心功能、图像处理、高级用户界面、视频分析、相机校准与三维重建以及特征提取等多个方面。该文档发布于2011年10月15日，版本为2.3。" 在OpenCV参考文档中，你可以找到以下关键知识点： 1. **核心功能(core)**：这部分介绍了OpenCV的基本结构，包括C结构体和操作、动态结构、数组操作、绘图函数、XML/YAML持久化以及聚类算法等。这些基本功能是OpenCV库的基础，用于处理图像和视频数据。 - **基本结构**：如IplImage和CvMat是早期版本OpenCV中用于表示图像的主要结构。 - **数组操作**：OpenCV提供了对多维数组的操作，支持像素级别的图像处理。 - **绘图函数**：如cvCircle、cvRectangle等，用于在图像上绘制几何形状。 - **XML/YAML持久化**：用于存储和加载配置或处理结果。 2. **图像处理(imgproc)**：涵盖了图像过滤、几何变换、杂项变换、直方图、结构分析与形状描述符、平面细分、运动分析与对象跟踪、特征检测和对象检测等。这些都是图像处理的核心技术。 - **图像过滤**：包括模糊、锐化、边缘检测等滤波操作。 - **几何变换**：如旋转、缩放、平移等。 - **特征检测**：如SIFT、SURF、ORB等用于识别图像中的关键点和描述符。 3. **高级用户界面(highgui)**：提供高层面的GUI和媒体输入/输出功能，包括用户界面组件和读写图像与视频的接口。 4. **视频分析(video)**：专注于运动分析和对象跟踪，这是视频处理的关键部分，常用于监控、行为分析等领域。 5. **相机校准与三维重建(calib3d)**：这部分涉及相机参数的估计、立体视觉和三维重建，是计算机视觉中的重要课题。 6. **特征提取(fe)**：虽然文档内容没有完全给出，但通常会包括各种特征匹配、描述符计算等方法，用于图像识别和物体追踪。 OpenCV是一个强大的开源库，广泛应用于计算机视觉、机器学习和人工智能领域。通过深入理解这些知识点，开发者可以构建复杂的图像处理和分析系统。