OpenCV入门指南：从零开始学习计算机视觉

"OpenCV入门教程" OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个强大的开源计算机视觉库，由深圳大学的于仕琪老师提供的一份入门文档。这份文档旨在帮助初学者快速理解和掌握OpenCV的基本使用，特别适合那些在学习过程中感到困惑的人。OpenCV包含了丰富的函数和算法，涵盖了从图像滤波到物体检测等多种计算机视觉任务。 在学习OpenCV之前，初学者可能会遇到两大类困难：一是C/C++编程基础不足，二是对相关算法原理不熟悉。解决这些问题需要不断练习编程以提高编程技能，同时深入学习数字图像处理、计算机视觉和模式识别等相关理论课程。然而，OpenCV本身就是一个算法库，使用者无需精通所有算法原理，只需要理解基本数据结构和用法即可开始实践。 文档首先介绍了编程的基础知识，包括编程流程、编辑、编译、连接和运行的概念，特别讲解了Visual C++的用途，以及头文件和库文件在程序中的角色。此外，还解释了OpenCV的含义，以及如何在命令行中使用参数。文档中还列举了一些常见的编译和链接错误，以及如何解决这些问题，这对于初学者调试代码非常有帮助。 接着，文档进入OpenCV的介绍，包括OpenCV的起源和使用的协议。在图像处理部分，文档讲解了图像的表示方法，重点介绍了OpenCV中的核心数据结构——Mat类。Mat类用于存储图像数据，支持多种数据类型，并提供了创建和操作Mat对象的方法。 在后续章节中，读者可以期待更深入地学习如何读取、显示和操作图像，以及OpenCV提供的各种图像处理函数，如滤波、色彩空间转换、几何变换等。这些内容将帮助初学者逐步建立起使用OpenCV开发计算机视觉应用的基础。 这份文档是于仕琪老师为OpenCV初学者量身定制的指南，通过实践学习的方式，引导读者逐步掌握OpenCV的使用，同时强调了理论与实践相结合的重要性。对于想要在计算机视觉领域探索的人来说，这是一份非常有价值的资源。