OpenCV入门教程：计算机视觉基础

"OpenCV编程入门 - 美国伊力诺理工学院计算机科学系 Gady Adam" OpenCV，全称Open Source Computer Vision Library，是一个开源的计算机视觉库，主要用C++编写，同时提供了Python、Java等语言的接口。它针对实时应用进行了优化，并且跨平台，支持多种操作系统、硬件和窗口管理器。OpenCV的核心功能包括图像和视频的读取、存储以及获取，以及一系列中高层API，使得开发者能够方便地进行图像处理、结构分析、动作分析和对象识别等任务。 OpenCV的主要特性涵盖了广泛的计算机视觉功能，例如： 1. **图像数据操作**：分配、释放、复制和转换图像数据，支持各种图像格式。 2. **图像与视频I/O**：读取来自文件或摄像头的输入，将图像和视频输出到文件。 3. **矩阵与向量操作**：执行线性代数运算，如矩阵乘法、求解线性方程组等。 4. **动态数据结构**：提供列表、队列、集合等数据结构，便于数据组织和处理。 5. **基本图像处理**：包括滤波、边缘检测、角点检测、色彩转换、形态学操作等。 6. **结构分析**：连接成分分析、轮廓处理、距离变换等。 7. **摄像头标定**：用于3D重建和立体匹配的相机参数估计。 8. **动作分析**：光流计算、动作分割和跟踪。 9. **对象识别**：利用特征提取和HMM等机器学习方法进行物体识别。 10. **基本GUI**：提供图像和视频显示、键盘鼠标交互以及滚动条等界面元素。 11. **图像标识**：绘制直线、曲线、多边形和文本，增强可视化效果。 OpenCV库由多个模块组成，每个模块专注于特定的领域： - **cv**：包含OpenCV的主要函数，提供基础的图像处理和计算功能。 - **cvaux**：提供辅助和实验性的功能，可能包含未稳定的新特性。 - **cxcore**：负责数据结构和线性代数算法，是实现复杂计算的基础。 - **highgui**：专门用于图形用户界面（GUI）的函数，简化图像显示和用户交互。 开发者可以参考OpenCV的官方文档，包括在线的参考手册、示例代码和教程，来深入学习和掌握OpenCV的使用。这些资源通常在安装目录下的`docs/index.htm`或官方网站上可以找到。 OpenCV是一个强大的工具，广泛应用于机器视觉、图像处理、人工智能和机器人等领域。无论是初学者还是经验丰富的开发人员，都能从中找到丰富的资源和支持，以实现他们的计算机视觉项目。