OpenCV 2.4.6用户指南：图像操作与特征处理

OpenCV用户手册2.4.6版提供了全面的指南，涵盖了OpenCV这一强大的跨平台计算机视觉库在图像处理中的核心功能。该手册主要分为四个章节，重点介绍操作图像、特征检测与描述、高级图形用户界面（HighGUI）以及级联分类器训练。 1. **图像操作**： - **输入/输出**：OpenCV函数`imread`用于从文件读取图像，如`Mat img = imread(filename)`。默认情况下，jpg文件会被读取为3通道彩色图像。若需灰度图像，可以指定参数`0`。保存图像到文件则通过`imwrite(filename, img)`，文件格式由扩展名决定。对于内存中的图像读写，可以使用`imdecode`和`imencode`。 2. **特征2D**： - **检测器**：这部分介绍了OpenCV中用于检测图像中的关键点（如SIFT、SURF等）的方法。 - **描述符**：描述符是用于唯一标识关键点的数值向量，如SIFT和SURF的关键点会对应有对应的描述符。 - **匹配关键点**：学习如何匹配不同图像中的相同或相似关键点，这对于对象识别和结构从运动等任务至关重要。 3. **高级图形用户界面（HighGUI）**： - **使用Kinect和其他OpenNI兼容深度传感器**：这部分内容可能涵盖了如何在OpenCV中集成这些传感器获取实时的深度数据，以便于进行3D建模或场景分析。 4. **级联分类器训练**： - **简介**：OpenCV支持训练自定义的级联分类器，用于实时检测特定对象，如人脸检测。 - **训练数据准备**：详细说明了如何收集和标注训练样本，这是训练前的准备工作。 - **级联回训练过程**：介绍级联分类器的具体训练算法和步骤，包括Haar特征选择和AdaBoost分类器的使用。 OpenCV 2.4.6版文档强调了其广泛的应用领域，从基本的图像操作到复杂的计算机视觉任务，都提供了清晰的指导。通过本手册，用户能够掌握OpenCV的基本用法，深入理解其内部工作原理，并利用其强大的功能进行各种视觉应用的开发。