OpenCV参考手册：图像处理与计算机视觉

"这是一本关于OpenCV的参考手册，涵盖了OpenCV 2.3版本的主要内容，包括核心功能、图像处理、高级GUI和媒体I/O、视频分析、相机标定和3D重建等多个方面，是查询OpenCV函数用法的重要资料。" OpenCV（开源计算机视觉库）是一个强大的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉以及相关的机器学习任务。此工具书详细介绍了OpenCV的各种功能和API概念。 1. **核心功能(Core Functionality)**： - **基本结构**：这部分介绍了OpenCV中的基础数据结构，如Mat用于表示多维数组，IplImage作为旧版C接口的图像结构。 - **基本C结构和操作**：包括向量、矩阵、点、矩形等C结构的创建、操作和转换。 - **动态结构**：如Vector、List、Set、Queue等动态数据结构的使用。 - **数组操作**：提供了对数组（如图像像素）的高效操作，如拷贝、比较、变换等。 - **绘图函数**：支持绘制线条、曲线、文本、形状等，用于可视化结果。 - **XML/YAML持久化**：保存和加载配置或模型数据到XML或YAML文件中。 - **聚类算法**：如K-Means等用于数据分组的算法。 - **实用程序和系统函数**：包含宏定义和其他辅助函数，用于系统级交互。 2. **图像处理(imgproc)**： - **图像滤波**：包括平滑滤波（均值、高斯）、边缘检测（Sobel、Canny）、角点检测等。 - **几何变换**：如缩放、旋转、仿射变换、透视变换等。 - **其他图像变换**：颜色空间转换、直方图均衡化、形态学操作等。 - **直方图**：用于统计图像像素分布，支持多通道和累积直方图。 - **结构分析和形状描述符**：计算形状特征，用于识别和匹配。 - **平面细分**：用于创建和操作细分网格，用于图像分割和分析。 - **运动分析与对象追踪**：实现背景扣除、光流计算、物体跟踪等。 - **特征检测**：如Harris角点、SURF、ORB等特征提取方法。 - **对象检测**：使用预训练模型进行目标检测，如Haar特征级联分类器。 3. **高级GUI和媒体I/O(highgui)**： - **用户界面**：提供窗口管理、按键处理等功能，便于构建简单的图形用户界面。 - **读写图像和视频**：支持多种图像和视频格式的读取和保存。 - **Qt新功能**：针对Qt框架的特定功能，如Qt界面集成。 4. **视频分析(video)**： - **运动分析和对象追踪**：进一步深入视频处理，如运动估计、帧间追踪等。 5. **相机标定和3D重建(calib3d)**： - **相机标定**：求解相机内参和外参，消除镜头畸变，用于3D重建和AR应用。 - **3D重建**：基于多个视点的图像恢复场景的三维结构。 这本书为开发者提供了OpenCV全面的技术指南，无论是初学者还是有经验的用户，都能从中找到所需的函数用法和算法实现细节。通过这些内容，读者可以学习如何利用OpenCV进行图像处理、计算机视觉任务以及视频分析等复杂项目。