OpenCV 4.0入门指南：计算机视觉与实战应用

OpenCV（Intel® Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，由Intel公司为应用程序开发者设计，用于解决诸如运动分析、跟踪、人脸识别、3D重建和目标识别等各种计算机视觉问题。最新版本为OpenCV 4.0，可从SourceForge获取，同时官方社区（http://www.yahoogroups.com/group/OpenCV）提供技术支持和经验交流。 OpenCV作为源代码开源库，其结构主要包括以下几个模块： 1. CxCore：包含了基础函数，如不同数据类型的运算等，为更高级的功能提供底层支持。 2. Cv：这部分专注于图像处理和计算机视觉功能，包括图像处理算法、结构分析、运动分析、物体跟踪、模式识别和摄像校准等。 3. HighGui：负责用户界面交互，包括图形用户界面（GUI）、图像视频输入输出和系统调用函数，同时在Windows版本中整合了DirectX支持。 4. Cvaux：包含一些实验性功能，如视图变形、三维跟踪、主成分分析（PCA）和隐马尔科夫模型（HMM）。 使用OpenCV编程，开发者可以从简单的操作开始，如读取和显示图像，访问图像像素，以及操作矩阵。例如，可以学习如何使用Kalman滤波器进行旋转点的跟踪，了解背景建模技术，掌握视频输入输出操作，熟悉矩阵操作，以及进行轮廓检测等高级功能。 为了开始OpenCV编程，你需要在VC6环境下安装并配置OpenCV，这包括安装过程和配置Windows环境变量。一旦环境设置完成，你就可以创建一个新的项目，并利用OpenCV提供的500多个处理函数快速开发应用。由于OpenCV的移植性，你可以在Windows和Linux平台上灵活选择开发环境。 OpenCV是一个功能强大且灵活的工具，适用于各种计算机视觉应用的开发，能够大大提高开发效率，减少代码量，同时提供了丰富的文档和社区支持，帮助开发者快速上手并解决问题。