OpenCV入门：机器视觉核心技术与应用

本资源主要探讨机器视觉领域中的关键技术和工具，特别是对OpenCV（Open Source Computer Vision Library）的深入理解和应用。OpenCV是一个广泛使用的开源库，它为计算机视觉和图像处理提供了超过500种功能，这些功能涵盖了从基本算法到通用数值计算的多种任务。它的设计初衷是为了在跨平台环境中实现高效性能，因为它是由C/C++编写的，并且采用BSD-like许可证，允许学术和商业用户无限制地使用。 计算机视觉市场随着技术发展持续扩大，但缺乏统一的标准API，如图形编程的OpenGL和DirectX或加密领域的OpenSSL。在当前的软件市场中，大部分计算机视觉软件可以分为三类：一是研究代码，这类代码通常速度较慢、稳定性不足，且不同库之间可能存在数据类型不兼容的问题；二是昂贵的商业工具包，如Halcon和MATLAB+Simulink，它们提供了专业级的功能但价格高昂；三是与特定硬件捆绑的专用解决方案，常见于视频监控、制造控制系统和医疗设备等领域。 课程内容将围绕以下几个主题展开： 1. **机器视觉库OpenCV的使用**：这部分会详细介绍如何开始使用OpenCV，包括其基本结构、安装和配置方法，以及如何通过其丰富的模块进行图像处理和计算机视觉任务。 2. **空间几何变换与摄像机模型**：讲解在视觉系统中如何应用几何变换来理解和操作三维世界，以及摄像机模型在深度估计和相机校准中的作用。 3. **摄像机标定**：介绍如何通过校准过程确定摄像机内部参数，确保图像的正确投影和解析。 4. **视觉图像特征信息提取**：讲述如何利用OpenCV提取图像的关键特征，如边缘检测、角点检测、SIFT/SURF等，用于目标识别和匹配。 5. **运动视觉分析**：探讨基于连续帧间的运动分析技术，如光流法，用于跟踪和动作识别。 6. **双目立体视觉**：深入讲解如何利用双目摄像头进行深度感知，实现三维重建和物体测量。 课程还将参考多本书籍，如《机器视觉》（张广军）、《Machine Vision》（Ramerh Jian等人）、《Computer Vision》（Damaso H. Ballard等人）和《Introductory Techniques for 3-D Computer Vision》（Emanuele Trucco），为学生提供理论基础和实践经验。 学习这门课程不仅能够掌握OpenCV这一强大的工具，还能理解计算机视觉的核心原理和技术，对于从事相关行业工作或进一步研究的学生和工程师来说，具有很高的实用价值。通过完成课程作业（包括10%的Homework1、2和3，以及70%的项目）和理论学习，学员将能有效地提升在实际项目中的计算机视觉能力。