北京大学数字媒体技术基础OpenCV教程

"北京大学的OpenCV自学材料，包含了OpenCV的基础知识和示例代码，适合数字媒体技术基础课程学习。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，由Intel开发并开源。它提供了丰富的C函数和C++类，涵盖了图像处理、计算机视觉算法的多个领域，支持跨平台运行，包括Windows和Linux等操作系统，并且完全免费，无论对于商业还是非商业项目都可以自由使用。OpenCV的一大优点是其高效性，设计时注重速度，能快速处理大量数据。 OpenCV库主要分为以下几个模块： 1. CXCORE: 提供基本的数据结构和算法，如矩阵运算，以及XML支持和绘图函数。 2. CV: 包含图像处理和视觉功能，如滤波、颜色空间转换、几何变换等。 3. HighGUI: 提供图形用户界面（GUI）和图像、视频输入/输出支持。 4. ML: 机器学习算法模块，支持如SVM、决策树等机器学习方法。 5. CVCam: 处理视频流，用于实时视频处理。 在学习OpenCV时，首先需要了解其基本结构和操作，包括如何创建和操作图像对象，以及如何使用OpenCV提供的函数进行图像处理。例如，读取和显示图像可以用`imread`和`imshow`函数，图像转换可以使用`cvtColor`函数，而图像的几何变换则涉及`warpAffine`或`warpPerspective`等函数。 安装OpenCV的过程相对简单，可以从官方中国站点下载相应版本。对于不同的开发环境，如VC6.0或.NET 2003，配置过程略有差异，通常需要将库路径和头文件路径添加到编译器的设置中。对于初学者，可以参照官方给出的安装和配置指南进行操作。 在实际编程中，OpenCV提供了许多示例代码，这些示例涵盖了常见的计算机视觉任务，如物体检测、特征匹配、图像分割等，是学习和理解OpenCV功能的好途径。同时，结合《OpenCV教程——基础篇》和其他网络资源，可以更深入地学习和掌握OpenCV的使用。 通过这门课程，学生将能够利用OpenCV实现各种数字媒体技术基础项目，如图像分析、视频处理等，为后续深入研究计算机视觉和人工智能打下坚实的基础。