OpenCV 3 图像处理与机器学习实战指南

"OpenCV 3的手册是一个关于图像处理和机器学习的指南，涵盖了OpenCV库的基础到高级功能，包括核心功能、图像处理、高阶GUI和媒体I/O、视频分析以及相机校准等模块。" OpenCV，全称是Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它提供了众多用于图像处理和计算机视觉任务的函数，支持多种编程语言，如C++, Python等。OpenCV 3手册详细介绍了这个库的各个方面，适用于开发者和研究人员。 1. 核心功能(Core Functionality)：这部分包括基础结构、命令行解析器、基本C结构与操作、动态结构、数组操作、绘图函数、XML/YAML持久化等功能。基本结构涉及如Mat类，它是OpenCV中的核心数据结构，用于存储图像和其他多维数组。命令行解析器帮助处理程序的输入参数。动态结构如vector、list等允许灵活的数据管理。 2. 图像处理(imgproc)：图像过滤、几何变换、其他图像转换、直方图、形状分析与描述符、运动分析和目标追踪、特征检测以及对象检测是这一模块的主要内容。图像过滤包括平滑滤波、边缘检测等。几何变换如旋转、缩放、仿射变换等可以改变图像的几何形状。特征检测如SIFT、SURF等用于识别图像中的关键点。 3. 高阶GUI和媒体I/O(highgui)：用户界面UI的创建和管理，以及图像和视频的读写是该部分的重点。用户可以通过这些接口快速实现交互式的图像显示和控制。同时，OpenCV支持多种图像和视频格式的读取和保存。 4. 视频分析(video)：主要关注运动分析和对象追踪。OpenCV提供了一系列工具来处理视频流，分析物体的运动，以及实现跟踪算法。 5. 相机校准(calib3d)：此部分涉及多摄像头系统的校准、单个摄像头的内参和外参估计、立体视觉和三维重建等。相机校准对于消除镜头畸变和计算真实世界坐标至关重要。 手册还包括其他高级主题，如机器学习、对象识别、人脸识别等，这些都是OpenCV在实际应用中的关键领域。通过学习和理解这些内容，开发者能够利用OpenCV构建复杂的视觉系统，应用于机器人导航、自动驾驶、安全监控、医疗成像等诸多领域。