OpenCV入门教程：快速掌握计算机视觉库

OpenCV入门教程 OpenCV是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。学习OpenCV需要具备C/C++编程基础和算法原理基础。提升编程能力需要多练习编程，提升理论知识需要系统学习《数字图像处理》、《计算机视觉》和《模式识别》等课程。 OpenCV只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。在实践中学习才是最高效的学习方式。 以下是OpenCV入门教程的知识点： 1. 编程的流程：编程的流程包括编辑、编译、连接和运行四个步骤。 2. 什么叫编辑：编辑是指将源代码写入到文本文件中。 3. 什么叫编译：编译是指将源代码翻译成机器语言的过程。 4. 什么叫连接：连接是指将编译后的目标文件组合成一个可执行文件的过程。 5. 什么叫运行：运行是指将可执行文件加载到内存中并执行的过程。 6. Visual C++是什么：Visual C++是微软公司开发的一款集成开发环境（IDE），它提供了一个完整的开发环境，包括编辑、编译、连接和调试等功能。 7. 头文件：头文件是指包含函数声明和宏定义的文件，用于告诉编译器如何编译源代码。 8. 库文件：库文件是指包含已经编译好的目标代码的文件，用于提供函数和变量的实现。 9. OpenCV是什么：OpenCV是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法。 10. 什么是命令行参数：命令行参数是指在命令行中输入的参数，用于控制程序的行为。 11. 常见编译错误：常见编译错误包括找不到头文件、拼写错误等。 12. 常见链接错误：常见链接错误包括找不到库文件、库文件版本不兼容等。 13. 运行时错误：运行时错误包括内存溢出、无效的指针等。 OpenCV的基本数据结构包括矩阵（Mat）、向量（Vec）和scalar等。Mat是OpenCV中最基本的数据结构，用于表示图像和矩阵。 图像的基本操作包括图像的表示、图像的读取和显示、图像的处理和图像的存储等。图像的表示可以使用Mat类，Mat类提供了多种构造函数和成员函数，用于创建和操作图像。 学习OpenCV需要具备C/C++编程基础和算法原理基础，需要多练习编程和系统学习相关课程。同时，需要了解OpenCV的基本数据结构和基本操作，以便更好地使用OpenCV。