OpenCV入门教程：计算机视觉库解析

"这是一份关于OpenCV的自学材料，主要涵盖了OpenCV的基本概念、结构、操作以及如何在不同平台上下载和安装OpenCV。这份资料来源于北京大学数字媒体研究所的《数字媒体技术基础》课程，由田永鸿编撰。内容包括OpenCV的概述、基础结构与操作、基本程序示例，并提供了OpenCV的功能模块介绍和具体平台的安装配置指南。" OpenCV，全称是Open Source Computer Vision Library，是由Intel支持的开源计算机视觉库。它包含了大量的C语言和少量C++类，用于实现图像处理和计算机视觉的各种算法。OpenCV的特点在于其跨平台性，支持Windows和Linux等操作系统，并且对商业和非商业应用都是免费的。此外，它的速度较快，且具有易于使用的API，包含超过300个C函数，提供中、高层接口。 OpenCV的结构分为几个主要模块： 1. **CXCore**：这是OpenCV的基础部分，包括基本数据结构、算法以及XML支持和绘图功能。 2. **CV**：该模块专注于图像处理和视觉功能。 3. **HighGUI**：提供了图形用户界面（GUI）的支持，包括图像和视频输入/输出。 4. **ML**：包含机器学习算法，适用于模式识别和数据分析。 5. **CVCam**：专门用于视频流处理。 OpenCV的下载和安装可以按照官方提供的地址进行，对于不同的开发环境，如VC6.0、.NET 2003，有不同的安装和配置方法，具体的步骤可以参考提供的链接。 学习OpenCV，首先需要了解其基本概念，如图像数据的表示、基本的图像操作（如读取、显示、保存）以及基本的处理操作，如滤波、边缘检测、特征提取等。之后，可以通过OpenCV提供的示例代码来实践这些概念，逐渐掌握其编程技巧。随着对OpenCV的深入学习，可以探索更复杂的计算机视觉任务，如物体识别、图像分割、运动分析等，从而在实际项目中发挥其强大的功能。