OpenCV中文参考手册2010：计算机视觉库详解

"OpenCV中文参考手册2010，由OpenCV中文站提供，包含了OpenCV的基础结构、数组操作、动态结构、绘图函数、数据保存、运行时类型信息、错误处理、系统函数、机器学习、CvCore、CvAux、CvImage、Cv、HighGUI等多个模块的详细参考，旨在帮助开发者了解和使用OpenCV进行计算机视觉相关的开发。" OpenCV，全称为Open Source Computer Vision Library，是一个开源的跨平台计算机视觉库，支持Linux、Windows和Mac OS等操作系统。它的设计目标是轻量且高效，主要由C++编写，同时提供了C、Python、Java、MATLAB等多种语言的接口，方便不同背景的开发者使用。OpenCV包含了大量的图像处理和计算机视觉算法，涵盖了从基本的图像读写、矩阵运算到复杂的物体检测、识别和跟踪等功能。 手册中的"OpenCV编程简介"部分，介绍了如何进行矩阵、图像和视频的基本操作，是初学者入门的必备读物。它讲解了如何使用OpenCV读取、处理和保存图像，以及如何进行视频的读取和写入，是理解OpenCV基础功能的关键。 "OpenCV概述"部分则提供了对OpenCV整体框架的理解，包括其设计理念、组织结构和核心功能。这部分内容有助于开发者快速定位需要的模块和函数，从而更高效地进行开发。 "CxCore中文参考手册"和"Cv中文参考手册"分别详细介绍了OpenCV的核心结构和图像处理功能。CxCore涉及到基础数据结构如IplImage和CvMat，以及数组操作；Cv则涵盖了图像处理、结构分析、运动分析、对象跟踪、模式识别和三维重建等多个领域。 "HighGUI中文参考手册"则讲解了OpenCV的图形用户界面和图像视频的读写，包括简单的图形界面创建、图像的显示和保存，以及视频的读写函数，这对于实现交互式的视觉应用非常关键。 此外，手册还包含了"机器学习中文参考手册"，这部分内容涉及了OpenCV的机器学习模块，如SVM（支持向量机）、决策树等，用于实现更高级别的图像识别和分类任务。 "OpenCV编码样式指南"则为开发者提供了阅读和编写OpenCV代码的规范，有助于保持代码的一致性和可读性。 这份OpenCV中文参考手册2010是开发者学习和使用OpenCV的重要参考资料，涵盖了OpenCV的各个方面，无论你是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中找到所需的信息。通过深入理解和实践手册中的内容，你可以掌握计算机视觉领域的关键技能，并利用OpenCV解决实际问题。