OpenCV入门：贡献库与图像处理基础（1-2章概要）

本资源是一份关于OpenCV入门的详细学习总结，涵盖了11章的内容，重点集中在OpenCV贡献库的介绍与图像处理基础知识上。OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，由全球社区开发和维护，除了主库外，还包含了众多扩展模块，如生物视觉、数据集读取、深度学习、人脸识别、MATLAB接口等，这些模块提供了丰富的视觉应用功能。 学习开始于OpenCV的下载和安装，包括使用cmake手动编译OpenCV贡献库，以及通过pip安装预编译的opencv-contrib-python版本。这对于开发者来说是非常实用的操作步骤。 接着，讲解了图像处理的基础概念，特别是二值图像，它是由单一的黑白像素组成，通过矩阵形式表示。在计算机视觉中，二值图像通常通过阈值处理或像素值判断来创建，实际上，二值图像可以视为特殊的灰度图像，其灰度级范围通常为0（黑）和255（白），用单个字节表示。 灰度图像则通过更多数值层次表示颜色差异，使用[0,255]的数值范围，其中0代表纯黑，255代表纯白。OpenCV支持不同色彩空间的转换，如RGB色彩空间，其中每个颜色由红色、绿色和蓝色三个通道组成，通道值范围为0到255。在OpenCV中，这三个通道的顺序是BGR（蓝-绿-红），可以根据需要调整。 像素处理在图像操作中至关重要，OpenCV允许通过索引访问和处理图像中的像素值。值得注意的是，OpenCV中的最小数据类型是无符号的8位整数，这意味着像素值的存储效率相对较高。此外，图像在OpenCV中被视作Numpy数组，可以使用标准的数学表达式来操作像素。 最后，提到RGB格式的图像，它是常见的彩色图像表示方式，由红、绿、蓝三种颜色的通道组成。在处理图像时，理解这些基本概念对于开发各种视觉应用至关重要。 这份学习总结提供了从OpenCV库的基本结构、安装方法，到图像处理核心概念和像素操作的深入剖析，适合想要入门或进阶OpenCV的读者参考和学习。