开源计算机视觉库OpenCV：C++版前七章精要

"Learning OpenCV 2nd Early Release（前七章）是关于计算机视觉库OpenCV的英文版教程，专注于C++实现，适合初学者和有经验的开发者。本书内容涵盖OpenCV的基础到进阶知识，适用于多种操作系统平台，并支持多种编程语言接口。前七章主要介绍了OpenCV的基本概念、性能优化以及核心功能。" OpenCV是一个广泛使用的开源计算机视觉库，由C++编写，可在Linux、Windows、MacOS X、iOS和Android等操作系统上运行。它提供了Python、Java、Ruby、Matlab等多语言接口，方便不同背景的开发者使用。OpenCV的核心设计目标是提高计算效率，特别是在实时应用中。通过算法优化、多核CPU和特定CPU指令（如SSE、MMX、AVX、NEON）的支持，OpenCV能够实现高性能的图像处理。对于英特尔架构，OpenCV可以利用Intel的集成性能原语（IPP）库进行更深层次的优化，这些库包含各种算法领域的低级优化程序。在运行时，OpenCV会自动选择合适的IPP指令。 此外，OpenCV还支持GPU加速，其GPU模块提供了针对Nvidia GPU的CUDA加速版本的函数，以及对通用GPU的OpenCL优化函数，进一步提升了计算速度。OpenCV旨在提供易于使用的计算机视觉基础设施，使得开发者能够快速构建复杂的视觉应用程序。 前七章可能涵盖了以下知识点： 1. **计算机视觉基础**：介绍计算机视觉的基本概念和应用领域，包括图像处理、特征检测、对象识别等。 2. **OpenCV安装与环境配置**：指导如何在不同平台上安装OpenCV库，设置开发环境。 3. **基本图像操作**：讲解如何读取、显示和保存图像，以及进行基本的图像变换，如缩放、旋转、平移等。 4. **颜色空间与图像处理**：介绍不同的颜色模型，如RGB、HSV等，以及颜色空间转换和图像滤波技术。 5. **几何变换**：包括仿射变换、透视变换等，用于调整图像的几何形状。 6. **特征检测**：探讨如SIFT、SURF、ORB等经典特征检测算法及其在OpenCV中的实现。 7. **物体识别与跟踪**：介绍基本的对象检测方法，如Haar特征和Adaboost在人脸识别中的应用，以及运动物体的跟踪算法。 这些章节内容为读者提供了扎实的OpenCV基础，帮助他们理解和掌握计算机视觉的基本工具和技术，为进一步深入学习和开发相关项目打下坚实基础。