OpenCV入门指南：图像处理与计算机视觉

"学习OpenCV" 是一本关于图像处理的经典教程，主要介绍OpenCV库的使用，内容包括从基础知识到高级应用。这本书以电子书的形式提供，内容清晰完整。 OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，广泛应用于图像和视频的处理、分析以及计算机视觉领域的各种任务。它支持多种编程语言，如C++, Python等，具有跨平台的特性，可以在Windows、Linux、Mac OS等多种操作系统上运行。 本书首先介绍了OpenCV的基本概念，包括它的起源、应用领域和如何下载与安装。OpenCV的应用范围涵盖了物体检测、图像识别、机器学习等多个方面。读者可以通过Subversion（SVN）获取OpenCV的最新源代码，并且书中还提到了如何获取更多的OpenCV文档以供学习。 接下来的章节逐步引导读者入门OpenCV。从简单的图像显示和视频播放开始，让读者了解如何使用OpenCV进行基本的图像操作，如图像的读取、显示、变换以及视频的处理。此外，还涉及了从摄像机捕获数据和写入AVI视频文件。 书中深入讲解了OpenCV的基本数据类型，如CvMat矩阵结构和IplImage数据结构，以及如何进行矩阵和图像的操作。还介绍了绘图功能，数据存储方法，以及集成的性能基元。 在图像处理部分，书中涵盖了平滑处理、图像形态学、尺寸调整、图像金字塔、阈值化等重要技术。这些技术是图像分析的基础，对提高图像质量和提取特征至关重要。 图像变换章节中，讨论了卷积、梯度计算、拉普拉斯变换、Canny边缘检测、霍夫变换等，这些都是图像处理中常用的变换操作。还包括了重映射、几何变换（如拉伸、收缩、扭曲和旋转）以及傅里叶变换和直方图均衡化等高级话题。 直方图与匹配的章节则深入介绍了直方图的基本结构和操作，以及如何使用直方图进行匹配和一些高级策略。直方图在图像分析中用于描述像素分布，是理解图像特征和进行比较的关键工具。 最后，书中还涉及了轮廓处理，这部分内容对于对象分割和形状分析非常关键。尽管摘要中未给出详细内容，但可以推测这部分会介绍OpenCV如何处理和分析图像中的轮廓信息。 "学习OpenCV" 这本书提供了全面而详细的OpenCV教程，适合从初学者到高级开发者的学习需求，通过实践案例帮助读者掌握OpenCV的核心技术和应用。