"这是一份来自法国精英学校的OpenCV教程PPT，日期为2014年3月4日，内容来源于docs.opencv.org。PPT涵盖了OpenCV的基础介绍、模块、基本结构以及高级功能。"
OpenCV是计算机视觉领域广泛应用的一个开源库，由Intel在1999年创建，并自2008年起得到了Willow Garage（机器人实验室）的支持。它跨平台运行，支持Windows、Linux、Android、iOS等多个操作系统，并且根据BSD许可证发布，允许商业和非商业应用自由使用。
OpenCV主要使用C/C++语言编写，但同时也为Python、Java、Matlab/Octave以及CUDA和OpenCL提供了API接口。截至2013年12月31日，最新的版本是2.4.8。
在Windows系统上安装OpenCV的步骤包括：
1. 下载并安装CMake构建工具。
2. 获取并解压OpenCV的源码包。
3. 使用CMake配置并为特定的IDE（如MS Visual Studio、Eclipse等）生成解决方案。
4. 编译静态和动态库。
5. 将包含头文件的路径和库路径添加到项目设置中。
OpenCV的核心模块提供基本数据结构，包括多维数组，这是处理图像和进行计算的基础。此外，OpenCV还包含多个模块，如图像处理、特征检测、对象识别、视频分析、机器学习等，这些模块为开发人员提供了广泛的功能，用于实现复杂的计算机视觉任务。
在基本结构方面，OpenCV使用IplImage和CvMat表示图像和矩阵，而Mat类在新版本中成为首选，提供了更高效和易用的数据操作。此外，还有用于颜色空间转换、几何变换、滤波操作的函数，以及用于特征检测（如角点检测、边缘检测）的算法。
在高级功能部分，OpenCV支持各种高级计算机视觉技术，例如SIFT和SURF特征提取、HOG物体检测、haar级联分类器进行人脸识别、背景减除等。此外，OpenCV还包含了机器学习库，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林，以及最近邻分类器，可用于图像分类、物体识别等任务。
通过这个PPT，学习者可以深入了解OpenCV的基本概念，了解如何在项目中集成OpenCV，以及如何利用其丰富的功能进行计算机视觉开发。对于想要在该领域深入研究的人来说，这是一个宝贵的资源。
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