OpenCV入门指南：安装与基本模块

"学习OpenCV-课件.pdf" OpenCV是一个强大的开源计算机视觉库，它在人工智能领域扮演着重要角色，特别是在图像处理和计算机视觉算法的实现上。OpenCV支持多种平台，包括Linux、Windows、Android和MacOS，并且提供各种编程语言的接口，如C++、Python、Ruby和MATLAB。它的设计是轻量级和高效的，由C函数和C++类组成，方便开发者使用。 OpenCV的源代码可以在GitHub上找到，主仓库位于<https://github.com/opencv/opencv>，而额外的贡献模块则在<https://github.com/opencv/opencv_contrib>。此外，OpenCV还维护了一个开放模型动物园（Open Model Zoo）的项目，位于<https://github.com/opencv/open_model_zoo>，这个项目提供了预训练的深度学习模型，便于快速应用到实际的计算机视觉任务中。 在Ubuntu系统上，有三种安装OpenCV的方式：编译源代码、下载二进制库文件安装以及通过Python的包管理器pip或conda安装。在编译源代码时，可以通过设置宏定义来定制构建选项，例如关闭动态库的构建。Python用户可以直接使用`pip install opencv-python`或`conda install opencv`来安装OpenCV的Python绑定。 OpenCV提供了丰富的资料，包括官方文档和不同版本的更新。官方网站<https://opencv.org/>是获取最新信息和教程的好去处，而详细的API文档可以在<https://docs.opencv.org/4.1.0/>找到。OpenCV有不同的版本，如经典版本2.4.9（2.4.12）和较新的3.1或4.1版本，每个版本都有其特定的功能和改进。 在OpenCV的Python接口中，有几个核心模块，例如GUI模块，用于图像和视频的交互操作： 1. **读图像**：使用`cv.imread()`函数可以从文件中加载图像，参数`filename`指定图像路径，`flags`可选，用于设置图像读取模式。 2. **显示图像**：`cv.imshow()`函数用于在窗口中显示图像，`winname`为窗口名称，`mat`是输入的图像矩阵。 3. **显示暂停**：`cv.waitKey()`函数会暂停程序执行，直到用户按键或者指定的延迟时间过去，返回值是用户按下的键码。 4. **保存图像**：`cv.imwrite()`函数可以将图像保存到文件，`filename`为保存的路径，`img`是待保存的图像，`params`为可选参数，用于调整保存质量等。 5. **读视频文件或摄像头**：`cv.VideoCapture()`创建一个VideoCapture对象，可以读取视频文件或从摄像头捕获视频流。 OpenCV的GUI模块只是其功能的一部分，还包括图像处理、特征检测、物体识别、机器学习、深度学习等多个方面，覆盖了计算机视觉的多个领域。对于开发者来说，OpenCV是一个强大的工具，能够帮助实现复杂但高效的视觉算法，应用于诸如图像分析、视频处理、人脸识别等实际场景。