OpenCV学习教程：MATLAB与JAVA环境下的应用实践

资源摘要信息:"OpenCV学习与Matlab及Java的实践应用" 1. OpenCV基础： 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。该库提供了大量的计算机视觉相关算法，广泛应用于图像处理、视频分析、对象检测等领域。在本资源中，OpenCV学习内容主要涉及其在不同编程语言和平台下的安装和基础应用。 2. 学习环境配置： - 开发环境：MacOS Sierra 10.12.4，一款苹果操作系统版本。 - 开发工具：JDK 1.8，Java的开发工具包；IDEA 2017，一款集成开发环境。 - OpenCV版本：3.4，该版本具有最新的功能和改进。 3. OpenCV安装与配置： 资源中提到了OpenCV在不同操作系统及编程语言中的安装方法。虽然提供了MacOS平台的安装说明，但并未提及具体的Java或Python3版本的安装细节。通常，安装OpenCV包括下载相应的安装包、配置环境变量以及进行代码测试以验证安装成功。 4. 学习内容概述： - 章节目录：资源中包含了详细的学习章节目录，所有示例代码被放在特定的目录下（src/test/java/opencv/study）。 - 创建Mat对象：Mat是OpenCV中用于存储图像数据的对象，可以通过多种方式创建。Mat对象的参数介绍了存储图像的像素值和图像属性。 - Matlab创建Mat对象：除了使用Java，资源还提到了使用Matlab来创建和操作Mat对象，这是另一种使用OpenCV的方式。 - 创建彩色图像：彩色图像处理是计算机视觉中的一个重要部分，资源可能包含了如何使用OpenCV创建和操作彩色图像的相关示例和说明。 5. 资源的开源特性： 资源通过标签“系统开源”表明其开放性，意味着所有相关的代码和示例都是可以公开访问和使用的，这为社区成员提供了一个互相学习和贡献的平台。 6. 代码实践与学习： 资源强调了通过实践来学习OpenCV的概念。作者通过自行学习，整理了示例和参数说明，并希望与其他学习者共享，以促进集体学习和进步。 通过上述知识点的描述，可以看出该资源旨在为开发者提供一套完整的OpenCV学习路径，从环境搭建到代码实践，覆盖了从基础到应用的多个层面。此外，通过开源共享的方式，资源鼓励社区协作，共同提升计算机视觉领域的技术和知识水平。