OpenCV 4.0 使用指南：从安装到实战应用

"这份文档是关于OpenCV的使用说明，主要涵盖了OpenCV的安装配置、环境设置、项目创建、图像处理、像素访问、矩阵操作、数据处理等方面，并提供了多个示例，包括Kalman滤波跟踪、背景建模、视频处理等。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，适用于Windows和Linux平台，包含丰富的图像处理和计算机视觉功能，如运动分析、人脸识别等。" OpenCV（Intel Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉领域的库，由Intel公司开发并维护，提供了大量的函数用于解决诸如运动分析、跟踪、人脸识别等问题。OpenCV库不断更新，目前最新的版本是4.0，可在SourceForge网站上免费获取。此外，OpenCV有一个活跃的社区，用户可以在Yahoo Groups的OpenCV论坛上讨论使用中遇到的问题和经验。 OpenCV的核心结构由多个组件组成： 1. Cxcore：包含基础函数，如数据类型的运算。 2. Cv：提供图像处理和计算机视觉功能，如图像处理、结构分析、物体跟踪和模式识别。 3. Highgui：用户界面和交互部分，支持GUI、图像和视频输入输出。 4. Cvaux：包含实验性的函数，涉及如视图变形、三维跟踪等高级功能。 OpenCV的一个关键优势在于其源码开放，允许开发者自由使用和修改库中的函数，极大地简化了图像和矩阵运算的编程工作，提高了开发效率和程序的可靠性。它还具有良好的跨平台性，可以在Windows和Linux环境下进行开发。 文档详细介绍了在VC6下安装和配置OpenCV的步骤，包括安装过程和设置Windows环境变量。接着，它指导用户如何在VC++环境中设置项目，开始OpenCV编程。在内容部分，讲解了如何读取和显示图像，访问图像像素和矩阵元素，以及处理自定义数据。还列举了一些实例，如： - Kalman滤波进行旋转点的跟踪：利用Kalman滤波器预测和追踪物体的位置。 - 背景建模：用于识别和分离图像中的前景和背景。 - 视频I/O：演示如何读取和处理视频流。 - 矩阵操作：展示了OpenCV中的矩阵运算功能，如加法、乘法等。 - 轮廓检测：识别图像中的形状和边界。 这些示例涵盖了OpenCV的基础和进阶应用，帮助读者更好地理解和应用OpenCV库。这份文档为OpenCV初学者提供了全面的指南，对于深入学习和使用OpenCV非常有价值。