OpenCV入门：图像基础知识与分类

本资源是一份关于OpenCV学习的基础文档，着重于介绍计算机图形处理中的图像基础知识，特别是针对初学者准备的。文档首先阐述了图像处理中的两种主要类型：位图和矢量图。 位图（Bitmap），或称为点阵图、像素图，是由像素点阵构成的图像，每个像素有自己的颜色信息。这种格式的优点在于色彩丰富，能够精细地控制局部色彩，但缺点是放大时容易失真，因为图像细节是由固定数量的像素决定的。常见的位图编辑工具如Adobe Photoshop和Corel Painter，文件格式包括.PSD、.TIFF、.JPEG、.GIF、.PNG和.BMP。 矢量图（Vector）则采用数学函数来描述图形，不受分辨率影响，无论放大或缩小都能保持清晰度，如Adobe Illustrator中创建的图形。矢量图的优势在于形状易于编辑和精确控制，但色彩调整相比位图相对复杂，且支持矢量格式的软件应用较少。 在进行OpenCV图像识别时，理解这些基础知识至关重要。例如，当处理位图时，可能需要优化图像以便于后续的特征提取和分析，而矢量图则更适合需要保持形状准确性的场景。此外，了解这两种图像类型的特性和应用场景有助于开发者根据具体需求选择合适的图像处理方法。 因此，学习OpenCV前，掌握基本的图像概念和它们之间的差异有助于提升图像处理的效率和质量。对于初学者来说，这不仅限于理论层面，还包括如何在实践中高效地读取、预处理和操作不同类型的图像数据。在OpenCV的学习过程中，可能会涉及图像的加载、转换、滤波、特征检测和机器学习模型的训练等多个环节，这些都建立在对图像基础知识的理解之上。