OpenCV入门教程：从基础知识到图像处理

"OpenCV 编程入门是针对计算机视觉领域的开源C/C++库的学习指南，涵盖图像处理、视频分析、基本GUI功能等，并提供多种数据结构和算法支持。" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的计算机视觉库，主要用于实时图像处理、计算机视觉以及模式识别。它是由Intel公司支持的开源项目，旨在为不同操作系统和硬件平台提供统一的接口，同时对实时性能进行了优化。OpenCV库包含了大量的中高层API，可以方便地进行图像和视频的读取、存储、处理，以及线性代数运算。 在OpenCV中，基础的数据结构包括用于表示图像的IplImage和用于表示矩阵的CvMat。IplImage结构体用于存储图像数据，包括图像的宽度、高度、通道数、位深度等信息。CvMat则是一个通用的矩阵类，支持向量运算和线性代数操作，如矩阵乘法、求解线性系统、特征值和奇异值分解等。 OpenCV提供了丰富的图像处理函数，例如滤波（如高斯滤波、中值滤波）、边缘检测（如Canny检测）、角点检测（如Harris角点检测）、图像变换（旋转、缩放、平移）、色彩空间转换（如BGR到灰度或HSV转换）、形态学操作（腐蚀、膨胀）、直方图计算等。此外，OpenCV还支持基本的图形用户界面（GUI）功能，如显示图像、响应键盘鼠标事件、添加滚动条等。 在视频处理方面，OpenCV可以读取和写入视频文件，从摄像头捕获视频帧，并进行帧率控制、帧信息获取等操作。对于动作分析，OpenCV提供了光流计算、目标跟踪、动作分割等功能。同时，它还支持对象识别，包括特征匹配和使用隐马尔可夫模型（HMM）的方法。 OpenCV的模块化设计使得开发者可以根据需求选择使用特定的库，例如cv模块包含了OpenCV的核心函数，cvaux模块提供了辅助（实验性）函数，cxcore模块专注于数据结构和线性代数算法，而highgui模块则专用于图形用户界面。 为了学习OpenCV，开发者可以通过官方文档、参考手册以及在线资源进行深入学习。官方网页和源代码托管网站SourceForge上有最新的软件下载和详细的开发文档，是初学者入门和进阶的重要参考资料。