OpenCV中文入门：实战教程与基础函数详解

OpenCV中文入门教程是一本面向初学者的指南，介绍了OpenCV（Open Source Computer Vision Library）这一体现了计算机视觉技术的强大工具。OpenCV由Gary R. Bradski、Vadim Pisarevsky和Jean-Yves Bouguet三位作者编写，并于2006年首次出版。这本书旨在帮助读者理解和应用OpenCV进行视频处理、图像处理和机器视觉任务。 OpenCV的核心在于其丰富的视频处理和图像处理例程，例如色彩跟踪（通过camshiftdemo）、点跟踪（使用lkdemo）、动作分割（motempl）、边缘检测（laplace）等。这些示例代码通常位于<opencv-root>/samples/c/目录下，为学习者提供了实际操作的机会。 矩阵数据类型是OpenCV编程的基础，如CV_<bit_depth>(S|U|F)C<number_of_channels>，其中bit_depth指位深度，S表示有符号整数，U表示无符号整数，F表示浮点数。例如，CV_8UC1表示一个8位无符号单通道矩阵，而CV_32FC2则代表一个32位浮点双通道矩阵。 图像数据类型采用IPL_DEPTH_<bit_depth>(S|U|F)的格式，如IPL_DEPTH_8U代表8位无符号图像，IPL_DEPTH_32F则表示32位浮点图像。 在编程过程中，需要引用OpenCV的相关头文件，如#include<cv.h>、#include<cvaux.h>和#include<highgui.h>。特别地，尽管#include<cxcore.h>也在列举中，但通常这个头文件已被cv.h包含，所以在实际项目中可能并不需要单独引入。 在Linux系统上，编译OpenCV程序的命令通常涉及g++编译器，如g++ hello-world.cpp -o hello-world -I/usr/local/include/opencv -L/usr/local/lib -lm -lcv -lhighgui -lcvaux，这里包含了头文件路径和链接所需的相关库。而在Windows系统中，需要注意设置项目属性来指定OpenCV的头文件和库文件路径，以确保编译顺利。 整个教程以C语言为例，提供了一个C程序实例的概述，展示了OpenCV在实际项目中的应用。通过这些内容，学习者可以逐步掌握OpenCV的基本概念、数据结构和函数使用，从而在计算机视觉领域开展工作。无论是用于图像分析、机器学习还是机器人视觉，OpenCV都是一个不可或缺的工具。