快速入门OpenCV：计算机视觉实战指南

"OpenCV入门教程，作者于仕琪，旨在帮助初学者快速了解OpenCV的基本数据结构和用法，涵盖了OpenCV的基础知识、编程流程、错误处理以及图像的基本操作。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，包含众多用于图像处理和计算机视觉的函数，覆盖了从基本的图像滤波到复杂的物体检测等多种算法。对于初学者来说，掌握OpenCV可能会面临编程基础和理论知识的挑战。要提高编程技能，需要不断实践；要理解理论，需要学习《数字图像处理》、《计算机视觉》和《模式识别》等相关课程。 本教程首先介绍了编程的基本流程，包括编辑、编译、连接和运行四个步骤。VisualC++是一个常用的开发环境，它集成了编辑、编译和连接的功能。在编程中，头文件包含函数声明，库文件则包含已编译的函数实现。了解头文件和库文件对于正确链接OpenCV库至关重要。 OpenCV本身是一个库，提供了许多预定义的计算机视觉功能。理解OpenCV的用途和命令行参数的使用，有助于调试和运行程序。教程还列举了一些常见的编译错误（如找不到头文件、拼写错误）和链接错误，以及运行时错误，并给出了应对策略。 进入OpenCV的具体应用，教程从图像的表示开始讲解。在OpenCV中，图像通常由Mat类表示，这是一个二维数组，可以存储多种数据类型，如像素值。创建Mat对象是处理图像的第一步，可以用来读取、写入或操作图像。 本教程旨在为OpenCV初学者提供一个清晰的起点，通过学习，读者将能够快速上手OpenCV，开始自己的计算机视觉项目实践。同时，作者鼓励读者在实践中学习，不断探索和提升。