开源计算机视觉库OpenCV（英文第2版）前七章概览

"Learning OpenCV (英文第2版)前七章" OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以在OpenCV.org上获取。该库用C++编写，支持Linux、Windows、MacOS X、iOS和Android等多个平台。它还提供了Python、Java、Ruby、Matlab等多种语言的接口。 OpenCV的核心设计目标是高效计算，尤其注重实时应用。在算法到多核CPU指令的各个层面都进行了优化。例如，它支持SSE、MMX、AVX、NEON等处理器优化技术，以及OpenMP和英特尔的Threading Building Blocks（TBB）来实现并行计算。如果需要进一步优化基于Intel架构的基本图像处理，可以考虑使用Intel的集成性能原语（IPP）库，这些库包含许多领域的低级优化程序。OpenCV运行时会自动利用IPP中的适当指令。对于GPU加速，OpenCV的GPU模块提供了针对Nvidia GPU的CUDA加速版本和适用于通用GPU的OpenCL优化版本。 OpenCV旨在提供一个易于使用的计算机视觉框架，不仅包含了多种预训练的视觉算法，如图像处理、特征检测、物体识别和跟踪等，而且允许开发者构建自己的算法。前七章的内容可能涵盖了基础概念，包括： 1. 计算机视觉简介：介绍计算机视觉的基本概念和目标，解释其在图像分析、图像处理和机器学习中的作用。 2. OpenCV入门：讲解如何安装和配置OpenCV库，以及如何在不同平台上使用它。 3. 图像基础：深入探讨像素、色彩空间、图像表示和基本操作，如读取、显示和保存图像。 4. 图像处理：涵盖滤波、边缘检测、直方图均衡化等图像处理技术，这些都是计算机视觉中的重要步骤。 5. 特征检测：介绍如何识别图像中的关键点和线性结构，如SIFT、SURF、Harris角点检测等。 6. 目标检测：讲解如何在图像中寻找和识别特定对象，如Haar级联分类器在人脸识别中的应用。 7. 跟踪与运动分析：探讨如何跟踪图像序列中的对象，理解光流法和其他运动估计技术。 通过这七章的学习，读者将建立起对OpenCV基本功能的理解，并能够着手进行简单的计算机视觉项目。不过，由于这只是第二版的一部分，更高级的主题，如深度学习和3D视觉，可能在后续章节中才会涉及。为了全面掌握OpenCV，建议继续学习完整版本的书籍或相关资料。