《OpenCV3编程入门》电子版：计算机视觉学习手册

OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，它是以C++语言为主，也支持C、Python和Java等多种编程语言的编程接口。在计算机视觉和图像处理领域，OpenCV已经成为事实上的标准库之一，被广泛应用于学术研究和工业开发中。毛星云编著的《OpenCV3编程入门》一书，以OpenCV的新版本为背景，深入浅出地讲解了OpenCV的核心组件模块和常用功能。 知识点详细说明： 1. OpenCV概述 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列C函数和少量C++类构成，实现了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV库易于使用，效率高，且跨平台性好，支持多种操作系统，如Windows、Linux、Mac OS、Android等。 2. OpenCV的版本迭代 OpenCV自发布以来，经历了多个版本的迭代更新，每一个新版本都增加了许多新特性、改进和优化。本书以OpenCV 3版本为教学基础，同时也提及了OpenCV 2版本，以方便读者对比学习。 3. OpenCV的核心组件模块 OpenCV包含了大量的模块，其中最常用的核心模块包括： - imgproc模块：提供了图像处理功能，如图像缩放、滤波、形态学操作、色彩空间转换、直方图处理等。 - core模块：提供了基本的数据结构，如矩阵、点、矩等；同时还提供了基本的图像运算和绘图函数。 - highgui模块：提供了简单的用户界面功能，如创建窗口、鼠标事件处理等。 - videoio模块：负责视频捕获和视频编码功能。 - ml模块：提供机器学习算法的接口。 4. OpenCV的强大功能和性能 OpenCV库实现了许多通用的图像处理和计算机视觉算法，包括但不限于： - 特征检测：SIFT、SURF、ORB、BRISK等。 - 目标跟踪：KCF、TLD、MOSSE、MEDIANFLOW等。 - 人脸识别和面部特征检测。 - 物体检测和识别。 - 摄像机标定和3D重建。 - 机器学习和模式识别。 5. OpenCV的新特性 OpenCV 3在之前的版本基础上引入了许多新特性，例如： - GPU加速模块：使图像处理和计算机视觉算法在NVIDIA GPU上运行更加高效。 - 新的机器学习模块：在ml模块中引入了新算法和改进。 - 优化的性能：改进的算法和底层实现使得整体性能有所提升。 6. 示例代码包 为了帮助读者更好地理解和实践OpenCV编程，本书提供了双版本的示例代码包，包含两百多个带有详细注释的程序源代码。这些代码不仅涵盖了OpenCV的核心功能，还包括了从入门到深入的具体应用场景，使读者能够按图索骥，快速上手并深入学习。 7. 学习方法 本书适合于不同层次的读者学习使用，无论是初学者还是希望深入了解OpenCV的开发者，都可以通过本书提供的示例代码和详细解释来逐步构建自己的计算机视觉应用。书中强调理论与实践相结合，通过案例分析和问题解决的方式，引导读者在实践中掌握OpenCV的使用。 8. 阅读本书的预备知识 在阅读本书之前，读者应具备一定的编程基础和对计算机视觉领域的初步了解。掌握C++语言是使用OpenCV的基础，熟悉C++基础语法、面向对象编程概念和STL将会对学习过程大有裨益。 通过以上知识点的介绍，可以充分了解到《OpenCV3编程入门》一书不仅为读者提供了丰富的理论知识，还提供了大量实用的编程示例，是学习OpenCV 3的宝贵资源。