OpenCV入门到精通：计算机视觉库详解

"学习OpenCV——2011.8.18" OpenCV是一个由Intel发起并维护的开源计算机视觉库，它包含了丰富的图像处理和计算机视觉算法，旨在为开发者提供一个方便、高效的工具集。OpenCV的核心特性包括其跨平台性，支持Windows和Linux操作系统，并且完全免费，无论是商业还是非商业应用都可以自由使用。此外，OpenCV以其快速的执行速度和友好的API而著称，使得开发者能够轻松地进行图像和视频的处理。 OpenCV的结构由多个模块组成，主要包括以下几个部分： 1. CV模块：提供了基础的图像处理函数和高级的计算机视觉算法，如图像的读取、显示、转换和基本的图像处理操作。 2. ML模块：机器学习库，包括各种分类、回归和数据聚类的算法，如SVM（支持向量机）、KNN（K最近邻）等。 3. HighGUI模块：为图像和视频的输入/输出提供便利的函数，简化了与用户交互的过程。 4. CXCore模块：包含基本的数据结构和算法，如矩阵运算和数据类型定义。 5. CvAux模块：包含一些旧版和实验性的算法及函数，随着时间推移，部分功能已被其他模块取代。 OpenCV与MATLAB中的Image Toolbox相比，有其独特的优势和适用场景。OpenCV通过编程语言调用，适合开发实时系统，执行效率高，但需要编写代码；而MATLAB使用脚本语言，虽然直观易用，更适合于算法的快速原型验证和测试。另外，OpenCV的源代码开放，允许开发者深入理解并定制，而MATLAB的核心算法是封闭的。 学习OpenCV的推荐书籍包括《开源计算机视觉库》（Gary R. Bradski, Vadim Pisarevsky, and Jean-Yves Bouguet, Springer, 1st ed. (June, 2006)）以及《Learning OpenCV-Computer Vision with the OpenCV Library》（Gary Bradski&Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 1st ed. (September, 2008)）。国内还有《学习OpenCV》（刘瑞祯、于仕琪，清华大学出版社），这是一本针对中文读者的入门教材。 OpenCV的功能非常广泛，能够实现以下操作： 1. 图像数据管理：分配、释放、复制和转换数据。 2. 输入输出：支持从文件和摄像头获取输入，输出到图像和视频文件。 3. 矩阵和向量操作：包括矩阵运算、求解线性方程、计算特征值和奇异值等线性代数操作。 4. 数据结构操作：处理列表、队列、集合、树和图等。 5. 数字图像处理：滤波、边缘检测、角点检测、采样、色彩转换、形态学操作、直方图和图象金字塔等。 6. 结构分析：如连接部件分析、轮廓处理、距离变换等。 OpenCV的应用领域广泛，包括但不限于人脸识别、物体识别、图像拼接、视频分析、机器人视觉导航等。通过深入学习和实践，开发者可以利用OpenCV创建出强大的计算机视觉应用程序。