OpenCV 2.3.1官方教程：从安装到图像处理

OpenCV2.3.1参考手册是一份详细的指南，涵盖了OpenCV版本2.3.1的安装、配置和核心功能使用方法。本手册旨在帮助用户在不同平台（如Linux、Windows和Android）上有效地集成和利用OpenCV进行图像处理与计算机视觉开发。 首先，章节1介绍了OpenCV的入门教程，包括： 1.1 Linux下的安装，涉及命令行和使用CMake与gcc编译器。 1.2 如何在Eclipse CDT环境中与OpenCV配合使用，方便了IDE环境下的开发。 1.3 Windows平台的安装步骤，以及如何在Visual Studio中构建OpenCV应用。 1.4 Android平台上使用Eclipse的二进制包，以及与C++代码的集成。 1.5 提供了如何在Visual Studio中使用OpenCV的功能，确保跨平台兼容性。 1.6 具体说明了如何将OpenCV代码与Android应用程序结合。 接着，核心模块（Chapter 2）是重点，详细阐述了关键功能： - Mat类：作为基本的图像容器，它是OpenCV处理图像数据的基础。 - 图像扫描、查找表和时间测量技巧，以及矩阵操作，如masking、图像融合和对比度/亮度调整。 - 基础绘图功能，包括随机数生成和文本显示。 - 数字信号处理，如离散傅里叶变换（DFT）的应用。 - 文件输入输出，支持XML和YAML格式，增强数据存储和交互性。 - 与OpenCV 1.1的兼容性，便于迁移和升级。 图像处理模块（Chapter 3，imgproc）涵盖了： - 平滑图像的方法，如均值滤波、高斯滤波等。 - 边缘检测技术，包括腐蚀和膨胀操作，用于形态学变换。 - 更高级的图像处理算法，这些工具在对象识别、边缘检测等领域具有重要作用。 通过阅读这份OpenCV2.3.1的英文参考手册，开发者能够快速掌握OpenCV的基本用法，适应各种应用场景，并在实际项目中实现高效的图像处理和计算机视觉功能。无论是初学者还是专业开发者，这份手册都是宝贵的学习资料。